生成时间分布的误指定及其对结构化人群中 Rt 估计的影响

由于其能够概括“实时”流行病行为，时变传播数（Rt）是跟踪病原体传播和量化 infectious disease outbreaks 中干预效果的有用指标。基于推定 Rt 轨迹的主要模型是 Renewal 方程，其成功部分归功于其相对较少的假设。一个必要假设是生成时间分布，即描述感染者与受感染者之间感染时间间隔的分布。这一分布通常被假设为所有成员相同的。在现实情况下，它可能在不同人群之间系统性地存在差异。本研究考虑两种基于 Renewal 方程模型的 Rt 推断框架：一种针对单一、均匀群体，另一种考虑结构化人群。我们比较两种模型生成的 Rt 估计，并通过分析和仿真研究，在何种条件下这两种建模范式的结论不同。我们还展示了一种选择单群体模型生成时间分布以正确封装不同人群之间变化的方法；这使我们能够使用 Renewal 框架的单群体模型来推断当实际上人口是结构化的时的 Rt。最后，我们使用真实流行病数据表明，具体取决于所用模型是单群体模型还是多群体模型，实际的 Rt 估计可能有所不同。我们的结果促使需要严格收集详细的流行病数据并考虑人群之间的差异，以提高用于指导公共卫生政策响应的 Rt 估计的准确性。