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统计模型可以预测未来的疾病爆发

发布时间:2019-05-26 21:36 来源:未知 编辑:admin

  乔治亚州雅典 - 佐治亚州的几位研究人员联手创建了一种统计方法,可以让公共卫生和传染病预报员更好地预测疾病重新出现,特别是对于可预防的儿童感染,如麻疹和百日咳。

  正如PLOS Computational Biology期刊所述,他们的五年项目产生了一个模型,该模型显示疾病报告病例流中的细微变化如何预示即将到来的流行病和疾病根除运动的最终成功。 。

  “我们希望在不久的将来,我们将能够监测和跟踪该模型所识别的新发疾病的预警信号,”生态学杰出研究教授兼传染病生态中心主任John Drake说。生物流行病的动态。他目前的项目包括研究西非的埃博拉病毒和非洲之角的中东呼吸综合征相关的冠状病毒。

  近年来,麻疹,腮腺炎,脊髓灰质炎,百日咳和其他疫苗可预防疾病的重新出现引发了对应急准备的重新关注。

  “生态学和气候科学已经在关于气候变化的临界点方面进行了研究,”他说。“我们意识到这在数学上与疾病动态相似。”

  Drake及其同事专注于“关键性减速”,或者系统中出现的稳定性丧失,因为达到了临界点。这种减缓可能是由于病原体进化,受感染个体接触率的变化以及疫苗接种率的下降所致。所有这些变化都可能影响疾病的传播,但它们往往是逐渐发生的,没有太多后果,直到超过临界点。

  “我们认为需要改进测量疾病控制程度的方法,这在一个非常复杂的系统中很难做到,特别是当我们观察到真实病例数的一小部分时,”Eamon说。 ODea,德雷克实验室的博士后研究员,专注于疾病生态学。

  研究小组发现,他们的预测与英国流行病学家罗伊安德森和罗伯特梅的着名调查结果一致,后者比较了19世纪80年代麻疹,风疹,腮腺炎,天花,水痘,猩红热,白喉和百日咳的流行周期。到20世纪80年代。例如,Anderson和May发现1968年广泛免疫后,英格兰和威尔士的麻疹减缓。同样,该模型显示传染病随着接种免疫阈值而减慢。他们写道,感染水平的轻微变化可能是疾病重新出现的早期预警信号,这是由于疫苗摄入量下降所致。

  “我们的目标是在较小的尺度上验证这一点,因此州和城市可以预测疾病,这在如何制定疫苗决策方面是切实可行的,”ODea说。“在麻疹仍然是死亡率高的国家,这可能特别有用。”

  为了说明传染病模型的行为,该团队创建了一个可视化,看起来像一系列球,球在其中滚动。在该模型中,疫苗覆盖率会影响碗的浅度和球的滚动速度。

  “很多时候,科学的概念方面并没有得到应有的重视,我们很高兴找到合适的视觉效果来帮助其他人理解科学,”专门研究数据可视化的生态学研究员Eric Marty说。

  作为预测新兴和重新爆发爆发的AERO项目的一部分,Drake及其同事正在创建基于关键性减速的交互式工具,以便研究人员和政策制定者在现场使用并指导决策。例如,该团队正在开发一个交互式仪表板,帮助非科学家绘制和分析数据,以了解某种传染病的当前趋势。他们现在正在向研究人员展示一个原型,并预计明年将公开发布。

  “如果特定疾病的计算机模型足够详细和准确,就可以使用模拟来预测爆发的过程,”Marty说。“但如果你没有一个好的模型,就像通常的情况一样,那么关键放缓的统计数据可能仍然可以让我们预警爆发。”

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