通过模拟和经济模型改善健康和住房结果:以证据为基础的群组模型构建方法的协议,以开发基于代理的模型模型
Danielle M Kline1, Pranav Padmanabhan1,2, Sarah E Brewer3,4
1Division of General Internal Medicine, Department of Medicine, School of Medicine, University of Colorado, Aurora, CO, United States.
无家可归人数正在上升,增加了艾滋病毒和过量服用等健康风险. 该iHouse模型使用基于代理的模拟来寻找具有成本效益的解决方案,以改善这一脆弱人群的健康结果和预期寿命.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 卫生经济学 卫生经济学
- 计算机建模 计算建模
背景情况:
- 自2016年以来,美国的无家可归人数大幅上升,主要原因是住房成本上升和经济不稳定.
- 与住房人口相比,无家可归的人面临更高的物质使用障碍,艾滋病毒感染和较差的健康结果的风险.
- 现有的干预措施缺乏量身定制的,具有成本效益的方法来解决这一人口群体复杂的健康需求.
研究的目的:
- 开发和评估可行,有效和具有成本效益的定制方法,以改善无家可归者健康状况.
- 解决关键的健康问题,包括预期寿命,过量服用率,艾滋病毒发病率和治疗.
- 创建一个基于代理的模型 (iHouse),模拟住房和无家可归连续的健康动态.
主要方法:
- 使用组模型构建来收集基于代理的模型的见解.
- 模拟HIV发病率/治疗,过量服用和预期寿命的动态过程.
- 在丹佛和旧金山评估住房状况,人口健康,预算影响和经济价值的结果.
主要成果:
- 该iHouse模型将模拟住房状况和健康结果之间的相互作用.
- 该模型将评估不同干预策略的预算影响和经济价值.
- 结果将为政策和干预开发提供数据驱动的见解.
结论:
- 该iHouse模型提供了一种新的计算方法,以了解和改善无家可归人口的健康状况.
- 这项研究旨在为制定有针对性的,具有成本效益的战略提供信息,以提高健康和寿命.
- 代码和发现的公开传播将促进可重复性和进一步研究无家可归和健康.
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