推断传染病易感性图谱的时空模型
应用统计
2021-10-19 v1
摘要
受土耳其口蹄疫（FMD）暴发数据的启发，我们开发了一个基于暴发时空记录来估计疾病风险的模型。传染病在地理单元中的传播既取决于相邻单元之间的传播，也取决于每个单元对暴发的内在易感性。空间相关的易感性可能源于已知因素（如人口密度），或未知（或未测量）因素（如通勤流、环境条件或健康差异）。我们的框架同时考虑了时空传播和易感性。我们将未知的空间相关易感性建模为高斯过程。我们证明了易感性表面可以从观测到的、带有地理定位的感染事件时间序列中估计出来，并使用基于投影的降维方法提高了计算效率。除了从土耳其FMD数据中识别高风险区域外，我们还研究了该方法在著名的英格兰-威尔士麻疹暴发数据上的应用效果；后一项研究估计出的易感性表面与人口规模强相关，与以往分析一致。
引用
@article{arxiv.2110.09013,
title = {A Space-time Model for Inferring A Susceptibility Map for An Infectious Disease},
author = {Xiaoxiao Li and Matthew Ferrari and Michael J. Tildesley and Murali Haran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.09013},
year = {2021}
}