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Forecasting the 2001 Foot-and-Mouth Disease Epidemic in the UK

机译：预测英国2001年患者疾病流行病

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Near real-time epidemic forecasting approaches are needed to respond to the increasing number of infectious disease outbreaks. In this paper, we retrospectively assess the performance of simple phenomenological models that incorporate early sub-exponential growth dynamics to generate short-term forecasts of the 2001 foot-and-mouth disease epidemic in the UK. For this purpose, we employed the generalized-growth model (GGM) for pre-peak predictions and the generalized-Richards model (GRM) for post-peak predictions. The epidemic exhibits a growth-decelerating pattern as the relative growth rate declines inversely with time. The uncertainty of the parameter estimates $$ (r{ext{ and }}p) $$ ( r and p ) narrows down and becomes more precise using an increasing amount of data of the epidemic growth phase. Indeed, using only the first 10–15?days of the epidemic, the scaling of growth parameter ( p ) displays wide uncertainty with the confidence interval for p ranging from values ~?0.5 to 1.0, indicating that less than 15 epidemic days of data are not sufficient to discriminate between sub-exponential (i.e., p ?
机译：需要近实时流行性预测方法来应对越来越多的传染病爆发。在本文中，我们回顾性地评估了掺入早期亚指数增长动态的简单现象学模型的性能，以产生英国2001年患者疾病疫情的短期预测。为此目的，我们使用用于后峰预测的预测预测和广义理查德模型（GGM）的广义 - 生长模型（GGM）。该流行病表现出生长减速模式，因为相对生长速率随时间的下降。参数估计的不确定性$$（r { text {和}} p）$$（r和p）缩小并使用越来越多的流行病生长期数据变得更加精确。实际上，仅使用前10-15个？流行病的天数，生长参数（p）的缩放显示出宽度的不确定性，对于从值范围的置信区间，表明数据的流行病天数小于15个流行病天不足以区分子指数（即，p？<1）和指数增长动力学（即，p？= 1）。相比之下，使用20,25或30？天的流行病数据，可以恢复百分比0.6的估计，置信区间基本上低于指数增长制度。当地和国家禁令对牲畜的运动和一个受感染和邻近的房屋的全国核心冠军可能有助于流行病的减速轨迹。 GGM和GRM分别在疫情的峰前后提供了有用的10天预报该流行病。随着模型的短期预测随着流行生长阶段的增加而被校准。包含广义 - 生长动态的现象学模型是有用的工具，可以在近实时产生疫情的短期预测，特别是在有限的流行病学数据的背景下以及有关传输机制的信息和控制干预的影响。

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