Using Phenomenological Models to Characterize Transmissibility and Forecast Patterns and Final Burden of Zika Epidemics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization declared the ongoing Zika virus (ZIKV) epidemic in the Americas a Public Health Emergency of International Concern on February 1, 2016. ZIKV disease in humans is characterized by a "dengue-like" syndrome including febrile illness and rash. However, ZIKV infection in early pregnancy has been associated with severe birth defects, including microcephaly and other developmental issues. Mechanistic models of disease transmission can be used to forecast trajectories and likely disease burden but are currently hampered by substantial uncertainty on the epidemiology of the disease (e.g., the role of asymptomatic transmission, generation interval, incubation period, and key drivers). When insight is limited, phenomenological models provide a starting point for estimation of key transmission parameters, such as the reproduction number, and forecasts of epidemic impact. METHODS: We obtained daily counts of suspected Zika cases by date of symptoms onset from the Secretary of Health of Antioquia, Colombia during January-April 2016. We calibrated the generalized Richards model, a phenomenological model that accommodates a variety of early exponential and sub-exponential growth kinetics, against the early epidemic trajectory and generated predictions of epidemic size. The reproduction number was estimated by applying the renewal equation to incident cases simulated from the fitted generalized-growth model and assuming gamma or exponentially-distributed generation intervals derived from the literature. We estimated the reproduction number for an increasing duration of the epidemic growth phase. RESULTS: The reproduction number rapidly declined from 10.3 (95% CI: 8.3, 12.4) in the first disease generation to 2.2 (95% CI: 1.9, 2.8) in the second disease generation, assuming a gamma-distributed generation interval with the mean of 14 days and standard deviation of 2 days. The generalized-Richards model outperformed the logistic growth model and provided forecasts within 22% of the actual epidemic size based on an assessment 30 days into the epidemic, with the epidemic peaking on day 36. CONCLUSION: Phenomenological models represent promising tools to generate early forecasts of epidemic impact particularly in the context of substantial uncertainty in epidemiological parameters. Our findings underscore the need to treat the reproduction number as a dynamic quantity even during the early growth phase, and emphasize the sensitivity of reproduction number estimates to assumptions on the generation interval distribution.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».