Matematiska modeller kan ge viktiga insikter i en pågående epidemi, eventuellt med hjälp av akuthantering i realtid vid fördelningen av sjukvårdsresurser och genom att förutse effekterna av alternativa insatser. Vi studerar i efterhand tillförlitligheten av förutsägelser om utbrottet av Haiti kolera 2010-2011 från fyra oberoende modelleringsstudier som verkade nästan samtidigt under epidemin. Vi tar hänsyn till effekterna av olika metoder för att modellera den rumsliga spridningen av Vibrio kolerae och mekanismerna för koleraöverföring, vilket förklarar dynamiken hos mottagliga och smittade individer inom olika lokala mänskliga samhällen. För att förklara epidemins uppgång fortsätter vi med att inkludera avtagande immunitet och en mekanism som uttryckligen förklarar regnet som en drivkraft för förbättrad sjukdomsöverföring. Den formella jämförande analysen görs via Akaike informationskriteriet (AIC) för att mäta den tillagda informationen från varje modell, diskontering för de tillagda parametrarna. En generaliserad modell för den haitiska epidemin kolera och den därmed sammanhängande osäkerheten föreslås därför och tillämpas på den årslånga datauppsättningen av rapporterade fall som nu finns tillgängliga. Modellen gör att vi kan dra förutsägelser om långsiktig epidemisk kolera i Haiti från flersäsong Monte Carlo körs, genomförs fram till januari 2014 med hjälp av lämpliga nederbörd fält prognoser. Lärdomar och öppna frågor diskuteras och sätts i perspektiv. Vi drar slutsatsen att matematisk modellering av storskaliga utbrott, trots skillnader i metoder som kan testas genom modellstyrd fältvalidering, framträder som en väsentlig del av den framtida kontrollen av koleraepidemin. vattenburna sjukdomar, epidemiologi, ekohydrologi, mänsklig rörlighet
Till exempel nyligen, Rinaldo et al. REF studerar utbrottet av Haiti kolera (2010–2011) och försöker förutsäga nästa utbrott av kolera med hjälp av gravitationsmodellen och nederbörden som drivkrafter för sjukdomsöverföring.
Reassessment of the 2010-2011 Haiti cholera outbreak and rainfall-driven multiseason projections
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Geography']}