数学建模在预测和控制贫困地区传染病爆发中的作用:系统性审查和元分析
Mavhunga Khumbudzo1, Evans Duah1, Estelle Grobler2
1School of Health Systems and Public Health Faculty of Health University of Pretoria Pretoria South Africa.
数学建模有助于公共卫生预测疾病爆发和评估干预措施,特别是在服务不足的地区. 数据缺口等挑战仍然存在,需要改进精确的传染病控制方法.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 流行病学 流行病学
- 数学生物学的数学生物学
背景情况:
- 数学建模对于预测疾病爆发,了解传播动态和评估公共卫生干预策略至关重要.
- 虽然在高资源环境中广泛使用,但数学建模在服务不足的环境中应用的探索较少.
- 本综述综合了关于在服务不足地区使用数学模型进行传染病预测和控制的证据.
研究的目的:
- 检查和综合当前关于数学建模应用的证据,以预测和控制服务不足的环境中的传染病.
主要方法:
- 在多个数据库 (PubMed,Scopus,Medline,ScienceDirect,EBSCOhost) 进行了遵循PRISMA和PICO框架的系统文献搜索.
- 使用了与数学建模和传染病控制相关的关键词和医学主题标题 (MeSH).
- 专题和元分析被用于数据合成,由两个审查员进行独立选.
主要成果:
- 在被选的838项研究中,有27项符合纳入标准,主要使用确定性模型.
- 模拟疾病包括COVID-19,疟疾,结核病,埃博拉病毒,寨卡病毒和其他疾病,其综合生殖数 (Ro) 为1.32.
- 发现的重大挑战是数据报告不足,差距和不一致,影响模型的准确性和适用性.
结论:
- 数学建模在服务不足的环境中对传染病控制具有价值,但确定性模型有局限性.
- 数据质量差是可靠性的主要限制;未来的工作应该加强建模方法和数据基础设施.
- 调查结果支持数据驱动的公共卫生政策,资源分配和改善服务不足地区的疫情准备.
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