基于年龄与家庭结构建模传染病政策的计算框架及其在 COVID-19 大流行中的应用
种群与进化
2022-10-12 v2 其他统计学
摘要
在 COVID-19 大流行期间，非药物干预措施（NPIs）的广泛使用（且在许多国家前所未有）凸显了对数学模型的迫切需求，这些模型能够在考虑 COVID-19 高度异质风险特征的同时估计这些措施的影响。在传染病建模中，通常使用的模型要么考虑年龄结构，要么考虑显式建模许多 NPIs 所需的家庭结构，但由于其高维性，同时包含这两层结构的模型带来了巨大的计算和数学挑战。在此，我们提出了一个包含年龄结构和家庭结构显式表示的传染病传播建模框架。我们的模型以易处理的常微分方程组形式表述，并提供了开源的 Python 实现。这种易处理性为模型校准、参数取值的详尽评估以及结果的可解释性带来了显著益处。我们通过四个政策案例研究展示了模型的灵活性，量化了以下措施的可能收益：这些措施在当前的 COVID-19 大流行期间英国曾考虑或实施过：通过 NPIs 控制家庭内和家庭间混合；封锁期间形成互助气泡；家庭外隔离（OOHI）；以及节假日期间临时放宽 NPIs。我们的常微分方程表述及相关分析表明，风险分层和社会结构的多个维度可以被纳入传染病模型而不牺牲数学易处理性。该模型及其软件实现拓展了传染病政策分析者可用的工具范围。
引用
@article{arxiv.2201.05486,
title = {A computational framework for modelling infectious disease policy based on age and household structure with applications to the COVID-19 pandemic},
author = {Joe Hilton and Heather Riley and Lorenzo Pellis and Rabia Aziza and Samuel P. C. Brand and Ivy K. Kombe and John Ojal and Andrea Parisi and Matt J. Keeling and D. James Nokes and Robert Manson-Sawko and Thomas House},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.05486},
year = {2022}
}
备注
45 pages, 9 figures