A path-specific SEIR model for use with general latent and infectious time distributions.
A path-specific SEIR model for use with general latent and infectious time distributions.
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DOI：
10.1111/j.1541-0420.2012.01809.x
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发表时间：
2013-03
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
Oleson JJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Porter AT;Oleson JJ
大多数当前的贝叶斯 SEIR 模型要么使用指数分布的潜伏期和传染期，允许潜伏期和传染期的单一分布，要么对有关时间分布的可用信息量做出强有力的假设，特别是在暴露隔间中花费的时间。许多传染病需要对潜伏期和传染期进行更现实的假设。在本文中，我们提供了一种替代模型，允许将一般分布用于暴露隔室和感染隔室，同时避免需要完整的潜伏时间数据。另一种表述是路径特定的 SEIR (PS SEIR) 模型，该模型遵循穿过暴露和感染区室的单独路径，从而消除了对潜伏和感染时间分布的指数假设的需要。我们展示了 PS SEIR 模型如何随机模拟一般类别的确定性 SEIR 模型。然后，我们通过模拟结果证明了该 PS SEIR 模型相对于更常见的人口平均模型的改进，并对 2006 年爱荷华州腮腺炎疫情进行了新的分析。
Most current Bayesian SEIR models either use exponentially distributed latent and infectious periods, allow for a single distribution on the latent and infectious period, or make strong assumptions regarding the quantity of information available regarding time distributions, particulary the time spent in the exposed compartment. Many infectious diseases require a more realistic assumption on the latent and infectious periods. In this paper, we provide an alternative model allowing general distributions to be utilized for both the exposed and infectious compartments, while avoiding the need for full latent time data. The alternative formulation is a path-specific SEIR (PS SEIR) model that follows individual paths through the exposed and infectious compartments, thereby removing the need for an exponential assumption on the latent and infectious time distributions. We show how the PS SEIR model is a stochastic analog to a general class of deterministic SEIR models. We then demonstrate the improvement of this PS SEIR model over more common population averaged models via simulation results and perform a new analysis of the Iowa mumps epidemic from 2006.
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