A Validated Framework for Modelling Infectious Disease Spread in Long-Term Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a real-world validation of localized epidemiological modelling techniques using long-term care data, focusing on COVID-19 spread in a complex multi-floor facility. We adapt an advanced agent-based model framework, previously developed for highly localized settings, to address the unique challenges of smart healthcare in long-term care environments. The validation process incorporates quantitative analysis against real-world outbreak data using statistical tests to com-pare probability distributions. Qualitative assessment is further performed on randomly sampled animations. Our methodology addresses computational challenges of simulating large, multi-floor environments by implementing optimized pathfinding algorithms and considering complex disease transmission dynamics. The model accounts for heterogeneous populations of residents, staff, and visitors, each with distinct behavioural patterns and epidemiological responses. Our results found that all simulated outbreak metrics were statistically likely to have been sampled from the same distribution as the validation data. This outcome demonstrates the model’s accuracy in predicting disease spread and its practical relevance in guiding interventions. This study bridges the gap between theoretical modelling and practical application in long-term care settings, providing a validated framework for understanding and managing pandemic scenarios in complex healthcare environments. Our findings have implications beyond the current COVID-19 pandemic and long-term care environments, offering a robust methodology for modelling and managing future infectious disease outbreaks in various healthcare settings.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».