modelagem Matemática é cada vez mais aceita como uma ferramenta que pode informar a política de controlo de doenças em face de doenças infecciosas emergentes, tais como o de 2014-2015 África Ocidental epidemia de Ébola, mas pouco é conhecido sobre o desempenho relativo das alternativas de previsão de abordagens. O RAPIDD Ebola Forecasting Challenge (REFC) testou a capacidade de oito modelos matemáticos para gerar previsões úteis em face de surtos Simulados de Ebola. Utilizou-se um modelo simples e Fenomenológico de equação única (o modelo “ideia”), que se baseia apenas na contagem de casos, no REFC. Os ajustes do modelo foram realizados usando uma abordagem de máxima verossimilhança. Descobrimos que o modelo teve um desempenho razoavelmente bom em relação a outras abordagens mais complexas, com métricas de desempenho classificadas em média em 4º ou 5º entre os modelos participantes. A ideia parecia mais adequada para previsões de longo do que curto prazo e poderia ser adequada usando nada além de contagens de casos relatados. Várias limitações foram identificadas, incluindo dificuldade em identificar o pico epidêmico (mesmo retrospectivamente), intervalos de confiança irrealisticamente precisos e dificuldade em interpolar a contagem diária de casos ao usar um modelo dimensionado para o tempo de geração da epidemia. Intervalos de confiança mais realistas foram gerados quando se assumiu que as contagens de casos seguiam uma distribuição binomial negativa, em vez de Poisson. No entanto, o IDEA representa um modelo fenomenológico simples, facilmente implementado em pacotes de software amplamente disponíveis que poderiam ser usados pelo pessoal de Saúde Pública da linha de frente para gerar previsões com precisão que se aproximem daquilo que é alcançado usando metodologias mais complexas.

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