Stochastic multitype epidemics in a community of households: Estimation of threshold parameter R and secure vaccination coverage
家庭群体中随机多类型流行病的阈值参数与安全接种覆盖率估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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家庭群体中随机多类型流行病的阈值参数与安全接种覆盖率估计
- 研究问题
- 在按家庭划分的封闭多类型人群中，如何从最终疫情结果估计传播阈值的界限，并求得控制重大暴发的最低安全接种覆盖率？
- 方法与思路
- 作者利用 Perron–Frobenius 论证构造阈值参数的上下界，将降低上界的最小覆盖接种配置写成线性规划，并估计标准误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称最终结果数据不能一致估计阈值本身，但可一致估计其锐界，并构造保守置信界，应用于 Tecumseh 流感疫情数据。
- 阅读关注点
- 核对家庭内外传播与类型设定、界限为何为锐界、接种作用及配置约束，并检查标准误和保守置信界的构造条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；传播和疫苗假设未展开，安全覆盖率依赖模型及最优配置，不能直接推广为现实接种保证。
原文摘要
This paper is concerned with estimation of the threshold parameter R* for a stochastic model for the spread of a susceptible → infective → removed epidemic among a closed, finite population that contains several types of individual and is partitioned into households. It turns out that R* cannot be estimated consistently from final outcome data, so a Perron–Frobenius argument is used to obtain sharp lower and upper bounds for R*, which can be estimated consistently. Determining the allocation of vaccines that reduces the upper bound for R* to its threshold value of one, thus preventing the occurrence of a major outbreak, with minimum vaccine coverage is shown to be a linear programming problem. The estimates of R*, before and after vaccination, and of the secure vaccination coverage, i.e. the proportion of individuals that have to be vaccinated to reduce the upper bound for R* to 1 assuming an optimal vaccination scheme, are equipped with standard errors, thus yielding conservative confidence bounds for these key epidemiological parameters. The methodology is illustrated by application to data on influenza outbreaks in Tecumseh, Michigan.