Inferir determinantes de la red de transmisión del VIH utilizando modelos basados en agentes calibrados a múltiples fuentes de datos
Autores: Niyukuri, David; Chibawara, Trust; Nyasulu, Peter Suwirakwenda; Delva, Wim
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Inferir determinantes de la red de transmisión del VIH utilizando modelos basados en agentes calibrados a múltiples fuentes de datos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Calibración
Dinámica de transmisión del VIH
Modelo basado en agentes
Características resumidas
Puntos de referencia
Precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
(1) Antecedentes: La calibración de Simpact Cyan puede ayudar a mejorar las estimaciones relacionadas con la dinámica de transmisión del Virus de Inmunodeficiencia Humana (VIH). Los patrones de mezcla de edades en las parejas sexuales, las transmisiones en curso y las tendencias temporales de la incidencia del VIH son determinantes que pueden informar el diseño de programas eficientes de prevención y vinculación a la atención. Utilizando una herramienta de simulación de modelo basado en agentes (ABM), investigamos, a través de un estudio de simulación, si las estimaciones de estos determinantes pueden obtenerse con alta precisión combinando características resumidas de diferentes fuentes de datos.
Descripción
(1) Antecedentes: La calibración de Simpact Cyan puede ayudar a mejorar las estimaciones relacionadas con la dinámica de transmisión del Virus de Inmunodeficiencia Humana (VIH). Los patrones de mezcla de edades en las parejas sexuales, las transmisiones en curso y las tendencias temporales de la incidencia del VIH son determinantes que pueden informar el diseño de programas eficientes de prevención y vinculación a la atención. Utilizando una herramienta de simulación de modelo basado en agentes (ABM), investigamos, a través de un estudio de simulación, si las estimaciones de estos determinantes pueden obtenerse con alta precisión combinando características resumidas de diferentes fuentes de datos.