評估多種流感預(yù)測模型的表現(xiàn)
作者認(rèn)為,這是多個(gè)季節(jié)不同團(tuán)隊(duì)對幾種實(shí)時(shí)傳染病預(yù)測模型的第一次記錄比較,本周五個(gè)研究小組報(bào)告說,大多數(shù)模型始終表現(xiàn)出比歷史基線模型更高的準(zhǔn)確性。
在馬薩諸塞州阿默斯特大學(xué)的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)家Nicholas Reich的帶領(lǐng)下,研究團(tuán)隊(duì)組建了一個(gè)名為FluSight Network的聯(lián)盟,并將20個(gè)模型的預(yù)測準(zhǔn)確性與歷史基線季節(jié)平均值進(jìn)行了比較。他們說,準(zhǔn)確預(yù)測傳染病爆發(fā)的規(guī)模和時(shí)間有助于公共衛(wèi)生官員制定適當(dāng)?shù)膽?yīng)對措施。
麻省大學(xué)阿姆赫斯特分校公共衛(wèi)生與健康科學(xué)學(xué)院的Reich說,這篇論文是該研究聯(lián)盟計(jì)劃的幾篇文章中的第一篇,它提供了“對哪些模型做得好,何時(shí)以及為何做的調(diào)查,以及一種薈萃分析”現(xiàn)在我們已經(jīng)匯集了一些世界頂級流感預(yù)測小組,通過這種合作,我們可以對不同的方法和結(jié)果進(jìn)行比較。“ 詳細(xì)信息出現(xiàn)在當(dāng)前的美國國家科學(xué)院院刊在線版中。
他和同事們寫道,“在美國所有地區(qū),超過一半的模型表現(xiàn)出比歷史基線更好的表現(xiàn),比現(xiàn)有數(shù)據(jù)提前一,兩,三周預(yù)測流感樣疾病的發(fā)生率和預(yù)測時(shí)間和季節(jié)性高峰的大小。“
研究人員指出,流感每年在美國每年感染900萬至3500萬人,每年造成12,000至56,000人死亡。Reich補(bǔ)充道,在流感季節(jié)已有600多萬美國人已經(jīng)感染流感,聯(lián)邦衛(wèi)生官員最近在上周五報(bào)道說,多達(dá)8萬人已經(jīng)住院。
除了比較貢獻(xiàn)的模型外,F(xiàn)luSight網(wǎng)絡(luò)的努力還使得能夠創(chuàng)建“集合”模型。Reich解釋說,每個(gè)小組都使用他們自己的先進(jìn)分析技術(shù),為今年提出預(yù)測的流感軌跡。這些單獨(dú)的預(yù)測被合并為一個(gè)單獨(dú)的“整體”預(yù)測,每周發(fā)送給CDC。
與歷史趨勢相比,這些預(yù)測有助于疾病預(yù)防控制中心和其他公共衛(wèi)生官員更有效地規(guī)劃和應(yīng)對不斷變化的季節(jié)性流行病。FluSight Network合唱團(tuán)是2017/2018賽季表現(xiàn)最佳的實(shí)時(shí)車型之一。疾病預(yù)防控制中心在流感季節(jié)的內(nèi)部和外部溝通和規(guī)劃中使用FluSight網(wǎng)絡(luò)集成方法。Reich說,對集合模型的同行評審研究即將發(fā)布。
總體而言,作者表示,“我們的協(xié)作式團(tuán)隊(duì)科學(xué)方法突出了多個(gè)研究小組共同努力發(fā)現(xiàn)模型性能模式和趨勢的能力,這些模式和趨勢在單一團(tuán)隊(duì)研究中更難以觀察到。”
他們補(bǔ)充說:“傳染病預(yù)測領(lǐng)域還處于起步階段,我們預(yù)計(jì)創(chuàng)新將刺激未來幾年預(yù)測的改善。” “公共衛(wèi)生官員仍在學(xué)習(xí)如何最好地將預(yù)測整合到實(shí)時(shí)決策中。公共衛(wèi)生政策制定者和定量建模者之間的密切合作對于確保預(yù)測產(chǎn)生最大影響并適當(dāng)?shù)貍鬟_(dá)給公眾和更廣泛的公眾是必要的。健康社區(qū)。“
Reich與卡內(nèi)基梅隆大學(xué),德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校,美國疾病控制與預(yù)防中心(CDC),哥倫比亞大學(xué),洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室和Mount Holyoke學(xué)院的同事合作。
研究人員指出,在過去的15年中,人們對預(yù)測傳染病的興趣增加的部分原因是“大數(shù)據(jù)”的承諾,以及新數(shù)據(jù)流可以導(dǎo)致疾病傳播測量方式得到顯著改善的想法,預(yù)測并控制。“雖然有關(guān)單次暴發(fā)表現(xiàn)的文獻(xiàn)中存在多模式比較,但我們在這里比較了七個(gè)流感季節(jié)的一致模型,”從2010年到2017年。
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