The RAPIDD Ebola forecasting challenge: Model description and synthetic data generation.
The RAPIDD Ebola forecasting challenge: Model description and synthetic data generation.
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DOI：
10.1016/j.epidem.2017.09.001
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发表时间：
2018-03
期刊：
影响因子：
3.8
通讯作者：
Vespignani A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ajelli M;Zhang Q;Sun K;Merler S;Fumanelli L;Chowell G;Simonsen L;Viboud C;Vespignani A
由Fogarty国际中心传染病动力学研究和政策(RAPIDD)计划组织的埃博拉预测挑战依赖于通过对高度详细的空间结构病原体模型进行数值模拟而生成的合成疾病数据集。我们在这里讨论这项挑战的架构和技术步骤，从而产生尽可能模拟2014-2015年西非埃博拉疫情所经历的数据收集、报告和沟通过程的数据集。我们详细讨论了模型的定义、流行病学情景的构建、合成患者数据库的生成以及在挑战过程中使用的数据通信平台。最后，我们提供了一些关于针对其他传染病的综合挑战的扩展和可伸缩性的考虑和结论。
The Ebola forecasting challenge organized by the Research and Policy for Infectious Disease Dynamics (RAPIDD) program of the Fogarty International Center relies on synthetic disease datasets generated by numerical simulations of a highly detailed spatially-structured agent-based model. We discuss here the architecture and technical steps of the challenge, leading to data sets that mimic as much as possible the data collection, reporting, and communication process experienced in the 2014–2015 West African Ebola outbreak. We provide a detailed discussion of the model’s definition, the epidemiological scenarios’ construction, synthetic patient database generation and the data communication platform used during the challenge. Finally we offer a number of considerations and takeaways concerning the extension and scalability of synthetic challenges to other infectious diseases.
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影响因子：
19
作者：
Nishiura, H.;Chowell, G.
通讯作者：
Chowell, G.
DOI：
10.1056/nejmoa1411100
发表时间：
2014-10-16
期刊：
The New England journal of medicine
影响因子：
--
作者：
WHO Ebola Response Team;Aylward B;Barboza P;Bawo L;Bertherat E;Bilivogui P;Blake I;Brennan R;Briand S;Chakauya JM;Chitala K;Conteh RM;Cori A;Croisier A;Dangou JM;Diallo B;Donnelly CA;Dye C;Eckmanns T;Ferguson NM;Formenty P;Fuhrer C;Fukuda K;Garske T;Gasasira A;Gbanyan S;Graaff P;Heleze E;Jambai A;Jombart T;Kasolo F;Kadiobo AM;Keita S;Kertesz D;Koné M;Lane C;Markoff J;Massaquoi M;Mills H;Mulba JM;Musa E;Myhre J;Nasidi A;Nilles E;Nouvellet P;Nshimirimana D;Nuttall I;Nyenswah T;Olu O;Pendergast S;Perea W;Polonsky J;Riley S;Ronveaux O;Sakoba K;Santhana Gopala Krishnan R;Senga M;Shuaib F;Van Kerkhove MD;Vaz R;Wijekoon Kannangarage N;Yoti Z
通讯作者：
Yoti Z
DOI：
10.1126/science.1260612
发表时间：
2014-11-21
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Pandey A;Atkins KE;Medlock J;Wenzel N;Townsend JP;Childs JE;Nyenswah TG;Ndeffo-Mbah ML;Galvani AP
通讯作者：
Galvani AP
影响因子：
7.7
作者：
Pigott, David M.;Bhatt, Samir;Hay, Simon I.
通讯作者：
Hay, Simon I.
DOI：
10.1073/pnas.1508814112
发表时间：
2015-11-17
影响因子：
11.1
作者：
Kucharski, Adam J.;Camacho, Anton;Funk, Sebastian
通讯作者：
Funk, Sebastian