Matrices de contact
- Les matrices de contact quantifient les schémas de mélange entre différents groupes de population.
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socialmixrfournit des outils pour estimer les matrices de contact à partir de données d’enquête - Les matrices de contact peuvent être utilisées dans diverses analyses épidémiologiques, qu’il s’agisse du du calcul de \(R_0\) à la modélisation des interventions.
- Une normalisation adéquate est cruciale lors de l’utilisation des matrices de contact dans les modèles de transmission.
Simulation de la transmission
- Les trajectoires de la maladie peuvent être générées à l’aide du
package
{epidemics}de R. - L’incertitude devrait être incluse dans les trajectoires du modèle en utilisant une gamme de valeurs des paramètres du modèle.
Choisir un modèle approprié
- Les modèles mathématiques existants doivent être sélectionnés en fonction de la question de recherche.
- Il est important de vérifier qu’un modèle repose sur des hypothèses appropriées concernant la transmission, le potentiel épidémique, les résultats et les interventions.
Modélisation des interventions
- L’effet des NPI peut être modélisé comme une réduction des taux de contact entre les groupes d’âge ou une réduction du taux de transmission de l’infection.
- La vaccination peut être modélisée en supposant que les individus passent à un état pathologique différent \(V\).
Comparer les résultats des interventions de santé publique
- Un scénario contrefactuel (de référence) doit être clairement défini pour permettre des comparaisons significatives.
- Les scénarios peuvent être comparés à l’aide de visualisations et de mesures quantitatives.
- La fonction outcomes_averted() permet de quantifier les effets des interventions.
- L’incertitude des paramètres doit être prise en compte dans l’analyse des interventions.