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孟加拉国霍乱疫情预测模型。 (英语) Zbl 1400.62271号

摘要:尽管孟加拉国爆发了季节性霍乱,但人们对环境条件与霍乱病例之间的关系知之甚少。我们寻求基于环境预测因子开发孟加拉国霍乱疫情预测模型。为此,我们在疾病传播模型的背景下估计了水深和水温等环境变量对霍乱疫情的影响。我们实现了一种方法,该方法同时考虑了易感-感染-恢复-易感(SIRS)模型中的疾病动力学和环境变量。整个系统被视为一个连续时间的隐马尔可夫模型,其中隐马尔可夫状态是指每个时间点上易感、感染或康复的人数,观察到的状态是报告的霍乱病例数。我们使用贝叶斯框架来拟合这个隐藏的SIRS模型,使用粒子马尔可夫链蒙特卡罗方法从给定观测数据的环境和传输参数的后验分布中采样。我们使用模拟和孟加拉国Mathbaria的数据来测试此方法。参数估计用于进行短期预测,以捕捉疫情高峰的形成和下降。我们证明,我们的模型能够在观察到的霍乱病例数增加前几周成功预测人口中受感染人数的增加,从而可以及早通知疫情并及时分配资源。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62米05 马尔可夫过程:估计;隐马尔可夫模型
92C60型 医学流行病学

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