Using Inverse Problem Methods with Surveillance Data in Pneumococcal Vaccination.
Using Inverse Problem Methods with Surveillance Data in Pneumococcal Vaccination.
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DOI：
10.1016/j.mcm.2009.12.014
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发表时间：
2010-03-01
影响因子：
--
通讯作者：
Castillo-Chavez, Carlos
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sutton, Karyn L.;Banks, H. T.;Castillo-Chavez, Carlos
流行病控制战略的设计和评估是公共卫生政策的核心。虽然反问题方法在许多应用中经常使用，但这仍然是一个使用相对较少的领域，尽管它们的潜在影响很大。我们描述了与人群水平的流行病学建模特别相关的方法。然后将这些方法应用于肺炎球菌疫苗接种策略的研究，作为一个相关的例子，这对其他传染病提出了许多共同的挑战。我们证明，相关的，但通常未知的参数可以估计，并表明，校准模型可以用来评估实施的疫苗政策，通过估计参数，如果疫苗的历史记录沿着感染和定植信息。最后，我们展示了如何在给定年龄分层观测的年龄结构模型中确定适当的细化或聚集水平。这些结果说明了监测数据的收集和分析可以使用反问题方法进行改进的方法。
The design and evaluation of epidemiological control strategies is central to public health policy. While inverse problem methods are routinely used in many applications, this remains an area in which their use is relatively rare, although their potential impact is great. We describe methods particularly relevant to epidemiological modeling at the population level. These methods are then applied to the study of pneumococcal vaccination strategies as a relevant example which poses many challenges common to other infectious diseases. We demonstrate that relevant yet typically unknown parameters may be estimated, and show that a calibrated model may used to assess implemented vaccine policies through the estimation of parameters if vaccine history is recorded along with infection and colonization information. Finally, we show how one might determine an appropriate level of refinement or aggregation in the age-structured model given age-stratified observations. These results illustrate ways in which the collection and analysis of surveillance data can be improved using inverse problem methods.
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