Stochasticity and the limits to confidence when estimating <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si0040.gif" overflow="scroll"><mml:msub subscriptshift="65%"><mml:mrow><mml:mi mathvariant="script">R</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>0</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:math> of Ebola and other emerging infectious diseases
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic models - often deterministic in nature - were used to estimate the basic reproductive number, R0, of the 2014-5 Ebola virus disease (EVD) epidemic outbreak in West Africa. Estimates of R0 were then used to project the likelihood for large outbreak sizes, e.g., exceeding hundreds of thousands of cases. Yet fitting deterministic models can lead to over-confidence in the confidence intervals of the fitted R0, and, in turn, the type and scope of necessary interventions. In this manuscript we propose a hybrid stochastic-deterministic method to estimate R0 and associated confidence intervals (CIs). The core idea is that stochastic realizations of an underlying deterministic model can be used to evaluate the compatibility of candidate values of R0 with observed epidemic curves. The compatibility is based on comparing the distribution of expected epidemic growth rates with the observed epidemic growth rate given "process noise", i.e., arising due to stochastic transmission, recovery and death events. By applying our method to reported EVD case counts from Guinea, Liberia and Sierra Leone, we show that prior estimates of R0 based on deterministic fits appear to be more confident than analysis of stochastic trajectories suggests should be possible. Moving forward, we recommend including process noise among other sources of noise when estimating R0 CIs of emerging epidemics. Our hybrid procedure represents an adaptable and easy-to-implement approach for such estimation.
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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 | 0,098 | 0,494 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».