Estimating age-specific hazard rates of infection from cross-sectional observations

• FENG, ZHILAN ^[1] ; GLASSER, JOHN W. ^[2]
  1. [1] Purdue University, Department of Mathematics, West Lafayette IN, United States
  2. [2] †National Center for Immunization and Respiratory Diseases, CDC, Atlanta GA, United States
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 27, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones), págs. 123-140
• Idioma: inglés
• DOI: 10.15517/rmta.v27i1.39952
• Títulos paralelos:
  • Estimación de las tasas de infección de riesgo específicas de la edad a partir de observaciones transversales
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Los modelos matemáticos de transmisión de patógenos en poblaciones de huéspedes estructuradas por edad pueden usarse para diseñar o evaluar programas de vacunación. Para obtener resultados confiables, sus fuerzas o tasas de riesgo de infección (FOI) deben formularse correctamente y las tasas de contacto requeridas y las probabilidades de infección en contacto deben estimarse a partir de observaciones adecuadas. En otros lugares, hemos descrito métodos para calcular las probabilidades de infección por contacto a partir de las tasas de contacto y FOI. Aquí, presentamos métodos para estimar el FOI a partir de encuestas serológicas transversales o vigilancia de enfermedades en poblaciones con o sin vacunación concurrente. Consideramos tanto la edad continua como la discreta, y presentamos estimaciones del FOI para enfermedades prevenibles por vacunación que confieren inmunidad temporal o permanente.

  • English

    Mathematical models of pathogen transmission in age-structured host populations, can be used to design or evaluate vaccination programs. For reliable results, their forces or hazard rates of infection (FOI) must be formulated correctly and the requisite contact rates and probabilities of infection on contact estimated from suitable observations. Elsewhere, we have described methods for calculating the probabilities of infection on contact from the contact rates and FOI. Here, we present methods for estimating the FOI from cross-sectional serological surveys or disease surveillance in populations with or without concurrent vaccination. We consider both continuous and discrete age, and present estimates of the FOI for vaccinepreventable diseases that confer temporary or permanent immunity.

• Referencias bibliográficas
  • [1] C.P. Farrington, Modeling forces of infection for measles, mumps and rubella, Stat. Med. 9(1990), no. 8, 953–967. doi: 10.1002/sim.4780090811
  • [2] Z. Feng, J.W. Glasser, Mixing in meta-population models, in: A. Bianchi, T. Hillen, M. Lewis & Y. Yi (Eds.) The Dynamics of Biological...
  • [3] Z. Feng, J. W. Glasser, A. N. Hill, M. A. Franko, R.-M. Carlsson, H. Hallander, P. Tull, P. Olin, Modeling rates of infection with transient...
  • [4] Z. Feng, Q. Han, Z. Qui, A. N. Hill, J. W. Glasser, Computation of R in age-structured epidemilogical models with maternal and temporary...
  • [5] J. Glasser, Z. Feng, A. Moylan, S. Del Valled, C. Castillo-Chavez, Mixing in age-structured population models of infectious diseases,...
  • [6] L. Hao, J.W. Glasser, Q. Su, C. Ma, Z.L. Feng, Z. Yin, L.G. James,. . . , H. Wang, Evaluating vaccination policies to accelerate measles...
  • [7] P. Singh, S.D. Joshi, R. K. Patney, K. Saha, The Fourier decomposition method for nonlinear and non-stationary time series analysis, Proc....
  • [8] X. Wang, Y. Shi, J. Cui, Z. Feng, Analysis of age-structured pertussis models with multiple infections during a lifetime, J. Dyn. Diff....