COVID-19の数学モデリング: 初期流行応答相における系統的レビューと品質評価【JST・京大機械翻訳】

Dhaoui I.; Van Bortel W.; Arsevska E.; Hautefeuille C.; Alonso S. Tablado; Kleef E.V.

文献

J-GLOBAL ID：202202267457391231 整理番号：22A0838117

COVID-19の数学モデリング: 初期流行応答相における系統的レビューと品質評価【JST・京大機械翻訳】

Mathematical modelling of COVID-19: a systematic review and quality assessment in the early epidemic response phase

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著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
巻： 116 号： S ページ： S110 発行年： 2022年
JST資料番号： W3271A ISSN： 1201-9712 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：短報発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

疫学モデルは,現在のCOVID-19パンデミックのための国家応答戦略の形成において主要な役割を演じてきた。著者らは,大きな疫学的不確実性の時間において,また,使用されるモデルの品質を形式的に評価するために,数学モデルがパンデミックの初期相においてどのように採用されたかを同定することを目的とした。このため,将来の未知の疾患脅威に対するモデルベースの意思決定の改善のための領域を同定することを目的とした。COVID-19(輸入/拡散のリスク)と非医薬品介入(NPI)の疫学的影響を推定する数学的モデリング研究の系統的レビューを行った。ARxiv,MedRxivおよびbioRxivにおけるPubMed,Embaseおよびプレプリントを系統的に検索した。モデリング研究が不確実性と良好なモデリング実施の組み込みのための最小要求を満たした程度を形式的に評価するために,2つの発表された品質評価フレームワークを採用した。全体で,166の論文が適格基準を満たした。モデルの大多数(129研究,78%)は,有効性NPIを評価した。NPIの有効性は主に中国とイタリアでモデル化されたが,地球規模で変動した。アジア研究は,主に検疫と隔離(64研究)の影響を評価し,一方,ヨーロッパモデリング研究は,封じ込め(15の研究),旅行者の検疫,および症例の隔離の影響をモデル化した。初期モデルは,主に区画,SEIRまたはSEIR区画の変異体(93研究,56%)を用いて,均一,症候性伝達を仮定した。モデルキャリブレーション(データへのモデル適合による未知パラメータの推論)と感度解析によるパラメータ不確実性の組み込みは,主に中国のデータを用いて,前者は,比較的一般的であった(それぞれ66%と56%の研究)。対照的に,構造不確実性(疾患特性における不確実性)の包含は,外部データに対するモデル出力の検証のように,比較的稀であった。本研究は,新興疾患の数学的モデリングにおける既存の課題の同定を可能にし,信頼できるモデル推定と報告を強化するための最小基準を強調する。新しい疾患の初期相における疫学的データの限られたアベイラビリティは,外部データに対する局所および検証への挑戦モデルキャリブレーションを,早期エピデータ収集のための標準化プロトコルの強化と,モデルラーと意思決定者間の認識を,処理の不確実性にのげる重要性を強調することを強調する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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感染症・寄生虫症一般

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