Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones ISSN Impreso: 1409-2433 ISSN electrónico: 2215-3373

OAI: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/oai
Estimación de las tasas de infección de riesgo específicas de la edad a partir de observaciones transversales
PDF (English)
PS (English)
DVI (English)

Palabras clave

epidemiological model
force of infection
parameter estimation
cross-sectional observations
serology data
modelo epidemiológico
fuerza de infección
estimación de parámetros
observaciones transversales
datos serológicos

Cómo citar

Feng, Z., & Glasser, J. W. (2019). Estimación de las tasas de infección de riesgo específicas de la edad a partir de observaciones transversales. Revista De Matemática: Teoría Y Aplicaciones, 27(1), 123–140. https://doi.org/10.15517/rmta.v27i1.39952

Resumen

Los modelos matemáticos de transmisión de patógenos en poblaciones de huéspedes estructuradas por edad pueden usarse para diseñar o evaluar programas de vacunación. Para obtener resultados confiables, sus fuerzas o tasas de riesgo de infección (FOI) deben formularse correctamente y las tasas de contacto requeridas y las probabilidades de infección en contacto deben estimarse a partir de observaciones adecuadas. En otros lugares, hemos descrito métodos para calcular las probabilidades de infección por contacto a partir de las tasas de contacto y FOI. Aquí, presentamos métodos para estimar el FOI a partir de encuestas serológicas transversales o vigilancia de enfermedades en poblaciones con o sin vacunación concurrente. Consideramos tanto la edad continua como la discreta, y presentamos estimaciones del FOI para enfermedades prevenibles por vacunación que confieren inmunidad temporal o permanente.

https://doi.org/10.15517/rmta.v27i1.39952
PDF (English)
PS (English)
DVI (English)

Citas

C.P. Farrington, Modeling forces of infection for measles, mumps and rubella, Stat. Med. 9(1990), no. 8, 953–967. doi: 10.1002/sim.4780090811

Z. Feng, J.W. Glasser, Mixing in meta-population models, in: A. Bianchi, T. Hillen, M. Lewis & Y. Yi (Eds.) The Dynamics of Biological Systems, Springer, 2019, 99–126. doi: 10.1007/978-3-030-22583-4_4

Z. Feng, J. W. Glasser, A. N. Hill, M. A. Franko, R.-M. Carlsson, H. Hallander, P. Tull, P. Olin, Modeling rates of infection with transient maternal antibodies and waning active immunity: Application to Bordetella pertussis in Sweden, J. Theor. Biol. 356(2014), 123–132. doi: 10.1016/j.jtbi.2014.04.02

Z. Feng, Q. Han, Z. Qui, A. N. Hill, J. W. Glasser, Computation of R in age-structured epidemilogical models with maternal and temporary immunity, Disc. Cont. Dyn. Sys. B 21(2016), no. 2, 399–415. doi: 10.3934/ dcdsb.2016.21.399

J. Glasser, Z. Feng, A. Moylan, S. Del Valled, C. Castillo-Chavez, Mixing in age-structured population models of infectious diseases, Math. Biosci. 235(2012), no. 1, 1–7. doi: 10.1016/j.mbs.2011.10.001

L. Hao, J.W. Glasser, Q. Su, C. Ma, Z.L. Feng, Z. Yin, L.G. James,. . . , H. Wang, Evaluating vaccination policies to accelerate measles elimination in China: a meta-population modeling study, International Journal of Epidemiology 48(2019), no. 4, 1240–1251. doi: 10.1093/ije/dyz058

P. Singh, S.D. Joshi, R. K. Patney, K. Saha, The Fourier decomposition method for nonlinear and non-stationary time series analysis, Proc. R. Soc. A 473(2017), no. 2199, 1–27. doi: 10.1098/rspa.2016.0871

X. Wang, Y. Shi, J. Cui, Z. Feng, Analysis of age-structured pertussis models with multiple infections during a lifetime, J. Dyn. Diff. Equ. 31(2019), no. 4, 2145–2163. doi: 10.1007/s10884-018-9680-0.

Comentarios

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.