State-space modelling for infectious disease surveillance data: Stochastic simulation techniques and structural change detection
Notice bibliographique
Résumé
We present an exploration of advanced stochastic simulation techniques for state-space models, with a specific focus on their applications in infectious disease modelling. Utilizing COVID-19 surveillance data from the province of Ontario, Canada, we employ Markov Chain Monte Carlo (MCMC) and Sequential Monte Carlo (SMC) methods to detect structural changes and pre-dict future trends in case counts. Our approach begins with the application of a Kalman smoothing technique, integrated with MCMC for state sampling within local level and seasonal models, alongside Bayesian inference for non-linear dynamic regression models. We then assess the effectiveness of various priors, including normal, Student's t, Laplace, and horseshoe distributions, in capturing abrupt changes within the data using a Rao-Blackwellized par-ticle filter. Our findings highlight the superior performance of the horseshoe prior in identifying change points and adapting to complex data structures, offering valuable insights for real-time monitoring and forecasting in public health. This study emphasizes the efficacy of state-space models, particu-larly when enhanced with sophisticated prior distributions, in providing a nuanced understanding of infectious disease transmission.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».