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Stochastic Methodology for the Study of an Epidemic Decay Phase, Based on a Branching Model

机译：基于分支模型的流行病衰退期研究的随机方法

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We present a stochastic methodology to study the decay phase of an epidemic. It is based on a general stochastic epidemic process with memory, suitable to model the spread in a large open population with births of any rare transmissible disease with a random incubation period and a Reed-Frost type infection. This model, which belongs to the class of multitype branching processes in discrete time, enables us to predict the incidences of cases and to derive the probability distributions of the extinction time and of the future epidemic size. We also study the epidemic evolution in the worst-case scenario of a very late extinction time, making use of theQ-process. We provide in addition an estimator of the key parameter of the epidemic model quantifying the infection and finally illustrate this methodology with the study of the Bovine Spongiform Encephalopathy epidemic in Great Britain after the 1988 feed ban law.
机译：我们提出了一种随机方法来研究流行病的衰变阶段。它基于具有记忆的一般随机流行病过程，适用于模拟在大型开放人群中的传播情况，该人群的出生带有任何随机传播的潜伏期疾病和里德·弗罗斯特型感染。该模型属于离散时间的多类型分支过程的一类，使我们能够预测病例的发生率，并得出灭绝时间和未来流行病大小的概率分布。我们还利用Q过程研究了灭绝时间最晚的最坏情况下的流行演变。我们还提供了一种流行病模型的关键参数估计量，以量化感染，并最终通过1988年《饲料禁令》在英国进行的牛海绵状脑病流行病的研究来说明这种方法。

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