국내 계절인플루엔자 질병부담 및 계절인플루엔자 백신의 효과 평가 
이에 비해 Thompson 모형은 인플루엔자의 아형에 따른 질병부담을 산출할 수 있다는 장점이 있으며 RSV와 같은 다른 병원체의 유행, 기후의 변화와 같은 변수들을 포함할 수 있고 시간의 경과에 따른 인구집단 크기의 변화를 반영할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 미국과 같이 수년간의 잘 구축된 인플루엔자 바이러스 감시 데이터를 가지고 있고 감시 시스템이 잘 유지되지 않으면 적용이 불가능하며, 인플루엔자의 각 아형에 의한 질병부담을 안정적으로 측정하지 이전에 최소 5년의 사망자료를 요구한다는 단점이 있다. 또한 모형의 특성 상 인플루엔자 양성 검체의 분율과 사망률의 log 치환값 사이의 선형관계의 존재를 가정하고 있는데 실제로 이 가정을 검정하기 어렵다는 단점이 있다. ARIMA 모형은 바이러스 자료와 기저값을 임의로 정하는 과정이 요구되지 않는다는 장점이 있다. 또한 모형의 적합성과 정확성 향상을 위해 더 많은 자료를 수집하여 이를 갱신하고 재검정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 모형이 다소 복잡하고 인플루엔자 절기를 통계적 역치값만으로 정의해야 한다는 한계점이 있다. 2009년 이를 모두 적용하여 비교한 Thompson의 연구 결과를 보면 이 세 모형의 적용 결과가 상당히 유사하였음을 알 수 있다. 
누구의 연구 결과가 2009년에 나왔어