Leveraging H1N1 infection transmission modeling with proximity sensor microdata
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The contact networks between individuals can have a profound impact on the evolution of an infectious outbreak within a network. The impact of the interaction between contact network and disease dynamics on infection spread has been investigated using both synthetic and empirically gathered micro-contact data, establishing the utility of micro-contact data for epidemiological insight. However, the infection models tied to empirical contact data were highly stylized and were not calibrated or compared against temporally coincident infection rates, or omitted critical non-network based risk factors such as age or vaccination status. METHODS: In this paper we present an agent-based simulation model firmly grounded in disease dynamics, incorporating a detailed characterization of the natural history of infection, and 13 weeks worth of micro-contact and participant health and risk factor information gathered during the 2009 H1N1 flu pandemic. RESULTS: We demonstrate that the micro-contact data-based model yields results consistent with the case counts observed in the study population, derive novel metrics based on the logarithm of the time degree for evaluating individual risk based on contact dynamic properties, and present preliminary findings pertaining to the impact of internal network structures on the spread of disease at an individual level. CONCLUSIONS: Through the analysis of detailed output of Monte Carlo ensembles of agent based simulations we were able to recreate many possible scenarios of infection transmission using an empirically grounded dynamic contact network, providing a validated and grounded simulation framework and methodology. We confirmed recent findings on the importance of contact dynamics, and extended the analysis to new measures of the relative risk of different contact dynamics. Because exponentially more time spent with others correlates to a linear increase in infection probability, we conclude that network dynamics have an important, but not dominant impact on infection transmission for H1N1 transmission in our study population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».