Generalized Markov Models of Infectious Disease Spread: A Novel Framework for Developing Dynamic Health Policies.
Generalized Markov Models of Infectious Disease Spread: A Novel Framework for Developing Dynamic Health Policies.
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DOI：
10.1016/j.ejor.2011.07.016
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发表时间：
2011-12-16
影响因子：
6.4
通讯作者：
Cohen T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yaesoubi R;Cohen T
我们提出了一类针对大规模人群中传染病传播的数学模型。此类模型概括了现有的传染病离散时间马尔可夫链模型，与高效的动态优化技术兼容，有助于实时选择和修改公共卫生干预措施，以应对不断变化的流行病学情况以及不断变化的信息和医疗资源可用性。在保留现有数学模型在表示宿主内疾病自然史和宿主间传播动态的能力方面的优势的同时，所提出的模型比以前的模型具有两个优点：（1）这些模型可用于生成控制传染病传播的最佳动态健康政策，（2）这些模型能够在有限的状态空间大小和计算时间下近似估计相对较大人群中疾病的传播。
We propose a class of mathematical models for the transmission of infectious diseases in large populations. This class of models, which generalizes the existing discrete-time Markov chain models of infectious diseases, is compatible with efficient dynamic optimization techniques to assist real-time selection and modification of public health interventions in response to evolving epidemiological situations and changing availability of information and medical resources. While retaining the strength of existing classes of mathematical models in their ability to represent the within-host natural history of disease and between-host transmission dynamics, the proposed models possess two advantages over previous models: (1) these models can be used to generate optimal dynamic health policies for controlling spreads of infectious diseases, and (2) these models are able to approximate the spread of the disease in relatively large populations with a limited state space size and computation time.
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影响因子：
15.8
作者：
Wearing HJ;Rohani P;Keeling MJ
通讯作者：
Keeling MJ
DOI：
10.1073/pnas.0706849105
发表时间：
2008-03-25
影响因子：
11.1
作者：
Halloran, M. Elizabeth;Ferguson, Neil M.;Cooley, Philip
通讯作者：
Cooley, Philip
影响因子：
3.9
作者：
Goldstein, E.;Apolloni, A.;Wallinga, J.
通讯作者：
Wallinga, J.
DOI：
10.1016/s0362-546x(01)00587-9
发表时间：
2001-08-01
影响因子：
1.4
作者：
Castillo-Chavez, C;Yakubu, AA
通讯作者：
Yakubu, AA
影响因子：
4.3
作者：
JACQUEZ, JA;ONEILL, P
通讯作者：
ONEILL, P