Hantera sjukdomar spridas genom tillgänglig modellering

The Choice is Ours (2016) Official Full Version (Juni 2019).

Anonim

En ny datormodelleringsstudie från Los Alamos National Laboratory syftar till att göra epidemiologiska modeller mer tillgängliga och användbara för folkhälso-samarbetare och förbättra sjukdomsrelaterad beslutsfattande.

"I ett verkligt världsutbrott är tiden ofta för kort och uppgifterna är för begränsade till att bygga en riktigt exakt modell för att kartlägga sjukdomsprogression eller vägleda folkhälsobeslut", säger Ashlynn R. Daughton, forskarassistent vid Los Alamos och doktorand vid University of Colorado, Boulder. Hon är huvudförfattare på ett papper ut förra veckan i Scientific Reports, en Nature journal. "Vårt mål är att använda befintliga modeller med låga beräkningskrav först för att utforska sjukdomsbekämpningsåtgärder och för det andra att utveckla en plattform för folkhälso-samarbetspartners att använda och ge feedback på modeller, " sa hon.

Forskningen bygger på Los Alamos expertis inom beräkningsmodellering och hälsovetenskap och bidrar till laboratoriets nationella säkerhetsuppdrag genom att skydda mot biologiska hot. Infektionssjukdomar är en ledande dödsorsak globalt. Beslut om att kontrollera ett infektionssjukdoms utbrott bygger för närvarande på en mycket subjektiv process som innefattar både övervakning och expertutlåtande. Epidemiologisk modellering kan fylla luckor i beslutsprocessen, säger hon, genom att använda tillgänglig data för att ge kvantitativa uppskattningar av utbrottstrafiken, bestämma vart infektionen går och hur snabbt, så kan medicinsk utrustning och personal utplaceras för maximal effekt. Men om verktyget kräver otillgängliga data eller överväger möjligheterna i hälsosystemet, kommer det inte att vara operativt användbart.

Samarbetet mellan modelleringsgemenskapen och folkhälsopolitiska samhället möjliggör effektiv deployering, men modelleringsresurserna måste kopplas starkare samman med hälsosamhället. Sådant samarbete är sällsynt, som Daughton beskriver det, vilket resulterar i brist på modeller som verkligen möter befolkningens hälsosamhällets behov.

Enkla, traditionella modeller grupperar människor i kategorier baserat på deras sjukdomsstatus (till exempel SIR för mottagliga, infekterade eller återvunna). "För det här inledande arbetet använder vi en SIR-modell, modifierad för att inkludera en kontrollåtgärd, för att utforska många möjliga sjukdomsprogressionsvägar. SIR-modellen valdes eftersom den är den enklaste och kräver minimala beräkningsresurser", noterna.

Andra modeller kallas agentbaserade, vilket betyder att de identifierar agenter, ofta relaterade till en "individ", och kartlägger varje agents potentiella interaktioner under en dag (till exempel kan en person gå till skolan, gå till jobbet och interagera med andra medlemmar av hushållet). Modellen extrapolerar sedan hur varje interaktion kan sprida sjukdomen. Eftersom dessa är högupplösta modeller som kräver stor kompetens och beräkningskraft, liksom stora mängder data, behöver de resurser utöver räckvidden för en genomsnittlig hälsoavdelning.

För denna studie, med hjälp av den enklare SIR-modellen, undersökte laget utbrott av mässling, norovirus och influensa för att visa genomförbarheten av dess användning och beskriva en forskningsagenda för att ytterligare främja interaktioner mellan beslutsfattare och modelleringsgemenskapen.

"Till skillnad från vanliga epidemiologiska modeller som är sjukdomar och platsspecifika och inte överförbara eller generaliserbara, är denna modell sjukdoms- och platsagnostisk och kan användas på en mycket högre nivå för planeringsändamål oavsett den specifika kontrollåtgärden", säger Alina Deshpande, gruppledare av gruppen för biosäkerhet och folkhälsa hos Los Alamos och huvudforskare på projektet.

Sammantaget bestämmer laget att det finns ett tydligt behov i fältet för att bättre förstå utbrottsparametrar, underliggande modellantaganden och hur dessa tillämpas på verkliga scenarier.

Författarna slutsatsen: "Vi föreslår därför genomtänkt validering av SIR-modeller som ett viktigt nästa steg. En sådan validering skulle uppnå flera saker. Det skulle (1) validera det motfaktiska tillvägagångssättet, (2) tillhandahålla ytterligare data för att beskriva när fackmodeller är lämpliga approximationer av verkliga världsutbrott och (3) tillhandahålla data för att beskriva situationer där fackmodellerna inte överensstämmer med verkliga världsutbrott och inte ska användas för beslutsstöd. "

Papperet: "Ett tillvägagångssätt och ett webbaserat verktyg för infektionssjukdomar, utbrott interventionsanalys", författare Ashlynn R. Daughton, Nicholas Generous, Reid Priedhorsky och Alina Deshpande, i vetenskapliga rapporter.

menu
menu