The Effect of Misspecifying Latent and Infectious Periods in Space-Time Epidemic Models
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Notice bibliographique
Résumé
Individual level models (ILMs) are a class of models that can be applied to epidemic data to help in the understanding of the spatio-temporal dynamics of infectious diseases. Typically, these models are analyzed in a Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methodology. Here, we test the effect of misspecifying the latent and infectious period in such a model. We do this by simulating data from a simple spatial ILM, and then fitting various misspecified models to the simulated data. The fitted models serve as a basis for investigating the effect of the misspecification of latent and infectious periods on model parameter estimates, as well as estimates of the basic reproduction number.Additionally, we analyze how a given preventative control strategy, optimized via simulation from a fitted model with assumed latent and infectious periods, is affected by such misspecification. We observe bias in the estimation of model parameters as latent and infectious periods become more misspecified, as well as a significant deviation in estimates of the basic reproduction number from those observed under the true model. Where the misspecification results in a higher basic reproduction number estimate, we also find that a more stringent control policy is required to achieve a given policy goal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle