数学的モデリングは、2014-2015年の西アフリカエボラ流行などの新興感染症に直面して疾病管理政策を知らせるツールとしてますます受け入れられているが、代替予測アプローチの相対的なパフォーマンスについてはほとんど知られていない。 RAPIDDエボラ予測チャレンジ(REFC)は、シミュレートされたエボラ出血熱の発生に直面して有用な予測を生成するために八数学モデルの能力をテストしました。 REFCでは、ケースカウントのみに依存する単純な現象論的な単一方程式モデル(”アイデア”モデル)を使用しました。 モデル適合は最尤アプローチを使用して実行されました。 我々は、モデルが他のより複雑なアプローチと比較して合理的によく実行され、パフォーマンスメトリクスは参加モデルの中で平均4番目または5番目にランク付けされていることを発見しました。 アイデアは、短期的な予測よりも長期的な予測に適しているように見え、報告された症例数だけを使用して適合することができました。 流行のピーク(遡及的であっても)を特定することの難しさ、非現実的に正確な信頼区間、流行の発生時間にスケーリングされたモデルを使用する場合の日 ケース数がポアソン分布ではなく負の二項分布に従うと仮定した場合、より現実的な信頼区間が生成されました。 それにもかかわらず、IDEAは簡単な現象論的モデルを表し、より複雑な方法論を使用して達成されるものに近似する精度で予測を生成するために最前線の公衆衛生担当者が使用できる広く利用可能なソフトウェアパッケージに容易に実装されています。

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