Challenges for modelling interventions for future pandemics.
Challenges for modelling interventions for future pandemics.
复制标题
对未来大流行的建模干预措施的挑战。
DOI：
10.1016/j.epidem.2022.100546
复制
发表时间：
2022-03
期刊：
影响因子：
3.8
通讯作者：
Villela D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kretzschmar ME;Ashby B;Fearon E;Overton CE;Panovska-Griffiths J;Pellis L;Quaife M;Rozhnova G;Scarabel F;Stage HB;Swallow B;Thompson RN;Tildesley MJ;Villela D
数学建模和统计推断为评估在新冠肺炎大流行期间广泛使用的控制流行病的不同非药物和药物干预措施提供了一个框架。在这篇文章中，从这次和以前的疫情中吸取的经验教训被用来强调未来大流行控制的挑战。我们考虑了数据的可用性和使用，以及对不同模型框架进行正确的参数设置和校准的必要性。我们讨论了在描述和区分不同干预措施、在不同的建模结构内以及允许宿主内部和之间的动态方面出现的挑战。我们还强调了在建立干预措施的卫生、经济和政治方面模型方面面临的挑战。鉴于这些挑战的多样性，需要广泛的跨学科专业知识来应对这些挑战，将数学知识与生物学和社会洞察力相结合，并包括卫生、经济学和沟通技能。应对未来的这些挑战需要强有力的跨学科合作以及科学家和政策制定者之间的密切沟通。
Mathematical modelling and statistical inference provide a framework to evaluate different non-pharmaceutical and pharmaceutical interventions for the control of epidemics that has been widely used during the COVID-19 pandemic. In this paper, lessons learned from this and previous epidemics are used to highlight the challenges for future pandemic control. We consider the availability and use of data, as well as the need for correct parameterisation and calibration for different model frameworks. We discuss challenges that arise in describing and distinguishing between different interventions, within different modelling structures, and allowing both within and between host dynamics. We also highlight challenges in modelling the health economic and political aspects of interventions. Given the diversity of these challenges, a broad variety of interdisciplinary expertise is needed to address them, combining mathematical knowledge with biological and social insights, and including health economics and communication skills. Addressing these challenges for the future requires strong cross-disciplinary collaboration together with close communication between scientists and policy makers.
登录
查看更多内容
影响因子：
16.6
作者：
Contreras S;Dehning J;Loidolt M;Zierenberg J;Spitzner FP;Urrea-Quintero JH;Mohr SB;Wilczek M;Wibral M;Priesemann V
通讯作者：
Priesemann V
DOI：
10.1016/j.jval.2020.05.021
发表时间：
2020-11
期刊：
Value in health : the journal of the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research
影响因子：
--
作者：
Bozzani FM;Sumner T;Mudzengi D;Gomez GB;White R;Vassall A
通讯作者：
Vassall A
DOI：
10.1038/s41577-021-00544-9
发表时间：
2021-05
期刊：
Nature reviews. Immunology
影响因子：
--
作者：
Cobey S;Larremore DB;Grad YH;Lipsitch M
通讯作者：
Lipsitch M
影响因子：
2.1
作者：
Asaria, Miqdad;Griffin, Susan;Tappenden, Paul
通讯作者：
Tappenden, Paul
影响因子：
3.8
作者：
Brooks-Pollock, E.;de Jong, M. C. M.;Wood, J. L. N.
通讯作者：
Wood, J. L. N.