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Four key challenges in infectious disease modelling using data from multiple sources

机译:使用多种来源的数据进行传染病建模的四个关键挑战

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摘要

Public health-related decision-making on policies aimed at controlling epidemics is increasingly evidence-based, exploiting multiple sources of data. Policy makers rely on complex models that are required to be robust, realistically approximating epidemics and consistent with all relevant data. Meeting these requirements in a statistically rigorous and defendable manner poses a number of challenging problems. How to weight evidence from different datasets and handle dependence between them, efficiently estimate and critically assess complex models are key challenges that we expound in this paper, using examples from influenza modelling.
机译:在旨在控制流行病的政策方面,与公共卫生相关的决策越来越以证据为基础,并利用多种数据来源。政策制定者依赖于复杂模型,这些模型需要强大,现实地近似流行并与所有相关数据保持一致。以严格的统计和可辩护的方式满足这些要求带来了许多具有挑战性的问题。如何权衡来自不同数据集的证据并处理它们之间的依赖性,如何有效地估计和批判性地评估复杂模型是我们在本文中使用流感建模示例所阐述的关键挑战。

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