一种将行为变化纳入个体水平空间传染病模型的框架
统计方法学
2023-08-03 v1
摘要
在流行病期间，人们常会根据自身对传播或感染疾病风险的感知变化，随时间调整其行为模式。这会对流行病的发展轨迹产生重大影响。然而，由于建模困难，大多数传染病模型都假设人群行为稳定。我们提出了一类灵活的新模型，称为行为变化个体水平模型（BC-ILM），其同时纳入了个体水平的协变量信息以及数据驱动的行为变化效应。聚焦于空间 BC-ILM，我们考虑了四种“警报”函数，将行为变化效应建模为感染流行率随时间的函数。我们展示了如何在模拟设定下估计这些模型。我们研究了在拟合 BC-ILM 时错误设定警报函数的影响，发现若人群中存在行为变化，使用错误的警报函数仍会比假设人群行为稳定的模型在后验预测表现上有所改善。我们还发现，对警报函数参数使用 spike and slab 先验是判断人群中是否存在行为变化效应的一种简单有效的方法。最后，我们展示了将空间 BC-ILM 拟合到 2001 年英国口蹄疫疫情数据的结果。
引用
@article{arxiv.2308.00815,
title = {A Framework for Incorporating Behavioural Change into Individual-Level Spatial Epidemic Models},
author = {Madeline A. Ward and Rob Deardon and Lorna E. Deeth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.00815},
year = {2023}
}