Temporal aggregation impacts on epidemiological simulations employing microcontact data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microcontact datasets gathered automatically by electronic devices have the potential augment the study of the spread of contagious disease by providing detailed representations of the study population's contact dynamics. However, the impact of data collection experimental design on the subsequent simulation studies has not been adequately addressed. In particular, the impact of study duration and contact dynamics data aggregation on the ultimate outcome of epidemiological models has not been studied in detail, leaving the potential for erroneous conclusions to be made based on simulation outcomes. METHODS: We employ a previously published data set covering 36 participants for 92 days and a previously published agent-based H1N1 infection model to analyze the impact of contact dynamics representation on the simulated outcome of H1N1 transmission. We compared simulated attack rates resulting from the empirically recorded contact dynamics (ground truth), aggregated, typical day, and artificially generated synthetic networks. RESULTS: No aggregation or sampling policy tested was able to reliably reproduce results from the ground-truth full dynamic network. For the population under study, typical day experimental designs - which extrapolate from data collected over a brief period - exhibited too high a variance to produce consistent results. Aggregated data representations systematically overestimated disease burden, and synthetic networks only reproduced the ground truth case when fitting errors systemically underestimated the total contact, compensating for the systemic overestimation from aggregation. CONCLUSIONS: The interdepedendencies of contact dynamics and disease transmission require that detailed contact dynamics data be employed to secure high fidelity in simulation outcomes of disease burden in at least some populations. This finding serves as motivation for larger, longer and more socially diverse contact dynamics tracing experiments and as a caution to researchers employing calibrated aggregate synthetic representations of contact dynamics in simulation, as the calibration may underestimate disease parameters to compensate for the overestimation of disease burden imposed by the aggregate contact network representation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».