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数学模型对于预测、控制疾病爆发将至关重要!谁说的数学无用?

原博科花园2019年10月17日,我想分享

互联网不仅充满了关于阅读无用的荒谬言论,而且还有一些人“谈论很多”数学无用的东西。事实上,你说的是无用的,也许对你的水平来说是无用的,不管有没有无用的。但事实并非如此,不仅有用,而且更有用!今天,博科公园将讨论数学在疾病爆发预测和控制中的应用。根据一项新的研究,随着数学模型的广泛应用,疾病爆发的预测和控制将变得至关重要,并且变得更加容易和可靠。其研究结果发表在《自然微生物学》杂志上。

这项研究由滑铁卢大学、马里兰大学和耶鲁公共卫生学院的研究人员进行。 除了主要研究结果之外,该研究还得出结论,对来自多个医疗和公共卫生来源的信息进行建模,如微生物学家、免疫学家和流行病学家,将为公共卫生规划者在考虑干预策略时提供最多的信息 滑铁卢应用数学教授克里斯鲍奇(Chris Bauch)说:疾病传播的数学模型对于理解和控制传染病非常有用 当试图使用数学建模时,必须克服一些挑战。 此外,需要良好的数据来实现建模和最有效地控制传染病的目标。

包奇与马里兰大学教授梅根菲茨帕特里克、耶鲁大学公共卫生学院教授杰弗里汤森和艾莉森加尔瓦尼一起进行了这项研究。 研究人员还解释了数学模型如何帮助理解关于疫苗的想法、观点和信念如何通过社交网络传播,从而制定干预措施,向公众传达事实,并更好地支持疫苗接种选择。 滑铁卢数学学院的鲍奇说:“对于正在建立数学模型的研究人员来说,与提供信息和帮助管理流行病反应的卫生当局合作是非常重要的。”

首先,获取所需数据会更容易;其次,它将确保模型针对一线人员需要回答的问题。最后,这将有助于培养对建模过程的信任。 数学建模可以证明有用的另一个领域是对抗疫苗犹豫不决,这可能成为确保疫苗高吸收率的最重要障碍,因为在世界各地获得疫苗的问题变得更少。 世界人口的持续增长和相互联系的增加增加了传染病对全世界人类健康的风险。 流行病学建模是一种工具,可用于通过预测疾病传播或量化不同干预策略对疾病传播动力学的影响来减轻这种风险。

该研究表明,过去40年来方法和数据质量的改进如何有助于建立应对全球卫生挑战的模型,如艾滋病毒危机、新出现的病原体和大流行病防备模型。 自始至终,研究和设计合适的研究问题和现有的数据模型是很重要的。 模型开发、验证和解释中可能出现的问题 经验主义者和建模者之间的密切合作将继续提高预测的准确性和公共卫生决策模型的优化。

博科公园|研究/发自:滑铁卢大学

参考期刊《自然微生物学》

DOI : 10.1038/S -019-0565-8

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这项研究由滑铁卢大学、马里兰大学和耶鲁公共卫生学院的研究人员进行。 除了主要研究结果之外,该研究还得出结论,对来自多个医疗和公共卫生来源的信息进行建模,如微生物学家、免疫学家和流行病学家,将为公共卫生规划者在考虑干预策略时提供最多的信息 滑铁卢应用数学教授克里斯鲍奇(Chris Bauch)说:疾病传播的数学模型对于理解和控制传染病非常有用 当试图使用数学建模时,必须克服一些挑战。 此外,需要良好的数据来实现建模和最有效地控制传染病的目标。

Bowch与马里兰大学教授Meagan Fitzpatrick、耶鲁大学公共卫生学院教授杰弗里汤森和艾莉森加尔瓦尼一起进行了这项研究。 研究人员还解释了数学模型如何帮助理解关于疫苗的想法、观点和信念如何通过社交网络传播,从而制定干预措施,向公众传达事实,并更好地支持疫苗接种选择。 滑铁卢数学学院的鲍奇说:“对于正在建立数学模型的研究人员来说,与提供信息和帮助管理流行病反应的卫生当局合作是非常重要的。”

首先,获得所需的数据会更容易。其次,它将确保模型针对一线人员需要回答的问题。最后,这将有助于培养对建模过程的信任。 数学建模可以证明有用的另一个领域是对抗疫苗犹豫不决,这可能成为确保疫苗高吸收率的最重要障碍,因为在世界各地获得疫苗的问题变得更少。 世界人口的持续增长和相互联系的增加增加了传染病对全世界人类健康的风险。 流行病学建模是一种工具,可用于通过预测疾病传播或量化不同干预策略对疾病传播动力学的影响来减轻这种风险。 这项

的研究说明了过去40年方法和数据质量的改进如何有助于建立应对全球卫生挑战的模型,如艾滋病毒危机、新出现的病原体和大流行防备模型。 自始至终,研究和设计合适的研究问题和现有的数据模型是很重要的。 模型开发、验证和解释中可能出现的问题 经验主义者和建模者之间的密切合作将继续提高预测的准确性和公共卫生决策模型的优化。

博科公园|研究/发自:滑铁卢大学

参考期刊《自然微生物学》

DOI : 10.1038/S -019-0565-8

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