論文の概要: Developing cholera outbreak forecasting through qualitative dynamics: Insights into Malawi case study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14009v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 08:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:15:01.669138
• Title: Developing cholera outbreak forecasting through qualitative dynamics: Insights into Malawi case study
• Title（参考訳）: 定性的ダイナミクスによるコレラ流行の予測:マラウイのケーススタディ
• Authors: Adrita Ghosh, Parthasakha Das, Tanujit Chakraborty, Pritha Das, Dibakar Ghosh,
• Abstract要約: 本研究は,定性的ダイナミクスによる伝達傾向の洞察と,機械学習による予測を実現することを目的とする。 本研究では, 偏位相関係数に基づく感度分析を用いて, 疾患の動態を示す重要なパラメータを同定した。 我々は,機械的コレラダイナミクスを自己回帰統合型移動平均と自己回帰型ニューラルネットワークに組み込むことで,伝染性インフォームド機械学習モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Cholera, an acute diarrheal disease, is a serious concern in developing and underdeveloped areas. A qualitative understanding of cholera epidemics aims to foresee transmission patterns based on reported data and mechanistic models. The mechanistic model is a crucial tool for capturing the dynamics of disease transmission and population spread. However, using real-time cholera cases is essential for forecasting the transmission trend. This prospective study seeks to furnish insights into transmission trends through qualitative dynamics followed by machine learning-based forecasting. The Monte Carlo Markov Chain approach is employed to calibrate the proposed mechanistic model. We identify critical parameters that illustrate the disease's dynamics using partial rank correlation coefficient-based sensitivity analysis. The basic reproduction number as a crucial threshold measures asymptotic dynamics. Furthermore, forward bifurcation directs the stability of the infection state, and Hopf bifurcation suggests that trends in transmission may become unpredictable as societal disinfection rates rise. Further, we develop epidemic-informed machine learning models by incorporating mechanistic cholera dynamics into autoregressive integrated moving averages and autoregressive neural networks. We forecast short-term future cholera cases in Malawi by implementing the proposed epidemic-informed machine learning models to support this. We assert that integrating temporal dynamics into the machine learning models can enhance the capabilities of cholera forecasting models. The execution of this mechanism can significantly influence future trends in cholera transmission. This evolving approach can also be beneficial for policymakers to interpret and respond to potential disease systems. Moreover, our methodology is replicable and adaptable, encouraging future research on disease dynamics.
• Abstract（参考訳）: コレラ(Cholera)は、急性下垂体疾患であり、発展途上国や未開発地域において深刻な関心事である。 コレラ流行の質的な理解は、報告されたデータと力学モデルに基づいて伝達パターンを予測することを目的としている。 メカニスティック・モデル(英語版)は、病気の伝播と人口拡大のダイナミクスを捉える重要なツールである。 しかし,伝送トレンドを予測するためには,リアルタイムコレラケースの利用が不可欠である。 この先進的な研究は、定性的な力学を通して伝達傾向の洞察を与え、次に機械学習による予測を行う。 モンテカルロ・マルコフ・チェイン法は、提案された力学モデルの校正に用いられている。 本研究では, 偏位相関係数に基づく感度分析を用いて, 疾患の動態を示す重要なパラメータを同定した。 重要なしきい値としての基本再生数は漸近力学を測る。 さらに、前方分岐は感染状態の安定性を誘導し、ホップ分岐は、社会的消毒率が上昇するにつれて、伝達の傾向が予測不能になる可能性を示唆している。 さらに,機械的コレラダイナミクスを自己回帰統合型移動平均と自己回帰型ニューラルネットワークに組み込むことにより,疫病による機械学習モデルを開発する。 本研究は,マラウイにおける短期的コレラ症例の予測を行う。 我々は、時間的ダイナミクスを機械学習モデルに統合することで、コレラ予測モデルの能力を高めることができると断言する。 この機構の実行は、コレラ伝達の今後の動向に大きな影響を与える可能性がある。 この進化するアプローチは、政策立案者が潜在的な疾患システムを理解し、反応する上でも有益である。 さらに,本手法は複製可能で適応可能であり,今後の疾患動態の研究を奨励するものである。

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