Parameterizing a dynamic influenza model using longitudinal versus age-stratified case notifications yields different predictions of vaccine impacts

Michael A. Andrews; Chris T. Bauch; Michael A. Andrews; Chris T. Bauch

doi:10.3934/mbe.2019186

数学生物科学与工程

2019,第16卷, 第5版: 3753-3770年. 数字对象标识：10.3934/mbe.2019186年

研究文章特殊问题

使用纵向与年龄分层病例通知对动态流感模型进行参数化，得出不同的疫苗影响预测

迈克尔·安德鲁斯 ¹,
克里斯·鲍奇 ^2, ,

1
加拿大安大略省圭尔夫市东圭尔夫斯通路50号圭尔夫大学数学与统计系N1G 2W1
2
滑铁卢大学应用数学系，加拿大安大略省滑铁卢西大学大道200号N2L 3G1

收到：2018年12月21日 认可的：2019年4月9日 出版：2019年4月28日

流感的动态传播模型有时被用于决策，以确定哪种疫苗接种策略最能减轻流感相关的健康负担。我们的目标是使用实验室确认的流感病例来拟合年龄结构的两型流感（甲型/乙型流感）动态模型中的模型参数。我们比较了两种拟合方法下的拟合模型：使用纵向每周病例通知数据与使用横截面年龄分层累积病例通知数据。纵向数据来自加拿大的一个省（安大略省），而横向数据来自国家层面（加拿大所有地区）。我们发现，纵向拟合方法提供了最佳拟合参数集，与横截面累积情况方法相比，这些参数集的各自参数之间的方差更高。在假设的疫苗接种情景下，模型预测——尤其是对甲型流感——与扩大年轻人群或老年人群覆盖范围的两种合适方法有很大不同：横截面方法预测扩大疫苗覆盖范围下的总病例减少量比纵向方法大得多方法。此外，纵向方法预测接种较年轻年龄组的总病例数下降幅度大于接种较年长年龄组的病例数，而横截面方法预测的结果则相反。我们的结论是，不同战略下疫苗接种影响的模型预测在国家和省级层面可能有所不同。最后，我们讨论了在模型拟合中使用纵向数据与横截面数据是否会在模型预测中产生进一步的差异（高于和超过特定人群的差异），以及如何在未来的研究中检验这种假设。
- 流行病建模,
- 流感,
- 接种疫苗,
- 参数估计
引用：迈克尔·安德鲁斯（Michael A.Andrews）、克里斯·鲍奇（Chris T.Bauch）。使用纵向与年龄分层病例通知对动态流感模型进行参数化，得出不同的疫苗影响预测[J]。数学生物科学与工程，2019，16（5）：3753-3770。doi:10.3934/mbe.2019186年

相关论文：

摘要

流感的动态传播模型有时用于决策，以确定哪种疫苗接种策略可以最好地减轻流感相关的健康负担。我们的目标是使用实验室确认的流感病例来拟合年龄结构的两型（A/B型流感）流感动态模型中的模型参数。我们比较了两种拟合方法下的拟合模型：使用纵向每周病例通知数据与使用横截面年龄分层累积病例通知数据。纵向数据来自加拿大的一个省（安大略省），而横向数据来自国家层面（加拿大所有地区）。我们发现，纵向拟合方法提供了最佳拟合参数集，与横截面累积情况方法相比，这些参数集的各自参数之间的方差更高。在假设的疫苗接种情景下，模型预测——尤其是对甲型流感——与扩大年轻人群或老年人群覆盖范围的两种合适方法有很大不同：横截面方法预测扩大疫苗覆盖范围下的总病例减少量比纵向方法大得多方法。此外，纵向方法预测接种较年轻年龄组的总病例数下降幅度大于接种较年长年龄组的病例数，而横截面方法预测的结果则相反。我们的结论是，不同战略下疫苗接种影响的模型预测在国家和省级层面可能有所不同。最后，我们讨论了在模型拟合中使用纵向数据与横截面数据是否会在模型预测中产生进一步的差异（高于和超过特定人群的差异），以及如何在未来的研究中检验这种假设。

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