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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
疾病傳播的數學模型為衛生政策提供了定量預測，有助於評估流行病學結果和乾預措施的成本效益。然而，確定性動態傳染病模型的典型敏感性分析著重於模型架構和參數的相對重要性，但在報告模型預測時忽略了參數的不確定性。因此，確定終止傳播所需的干預水準點估計的模型結果對成功機率的了解有限。我們將機率不確定性分析應用於流感傳播的動態模型，並評估結果的全球不確定性。我們說明，當參數不確定性未納入結果估計時，預測預防流感流行的疫苗接種和治療水平只有大約 50% 的機會終止傳播，並且僅憑敏感性分析不足以獲得此資訊。我們證明，根據數據支持模型預測範圍的程度，考慮參數不確定性會產生流行病學結果的機率。與僅解決參數變化的動態模型的典型敏感性分析不同，此處描述的機率不確定性分析使建模者能夠向政策制定者傳達其預測的穩健性，從而擴展流行病學建模的力量以改善公共衛生。