拟合和投射HIV流行病：数据、结构和简洁性
摘要：了解HIV疫情的历史趋势对于评估当前和未来的患病率、发病率和死亡率以及评估控制措施的影响和成本效益非常重要。在广泛传播的流行病中，可获得的数据在国家间的质量不一，主要限于孕前诊所中女性HIV感染率的趋势。在集中流行病中，至少需要了解不同风险群体中HIV感染率的时间趋势，包括静脉吸毒者、男男性行为者和商业性工作者，以及每个群体的规模和重叠程度。在这里，我们重点关注广泛流行病所面临的相对简单的问题。我们将数据从肯尼亚适应一个易感-感染模型，然后逐步为模型添加结构，利用我们对HIV自然历史的知识，探索模型的不同结构方面对拟合和预测的影响。 风险的异质性和时间上的行为变化都很重要，但很容易混淆。在没有治疗的情况下，使用Weibull而不是指数生存函数来描述HIV感染者的生存，对估计的发病率和死亡率的趋势以及预测的趋势有显著影响。考虑到人口增长对拟合和预测的影响很小，但很容易包含。包含人口统计学细节显著增加了模型的复杂性，将运行时间增加了几个数量级，但对拟合和预测的影响只是轻微的，并且小于数据固有的不确定性。我们针对理解和管理东非和南部非洲的HIV流行病，提出了特定的模型建议。
作者：Brian G. Williams
论文ID：1412.2788
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2014-12-10