In den anderen beiden Kursen dieser Spezialisierung müssen Sie eine deterministische Modellierung durchführen - mit anderen Worten, der Ausgang der Epidemie ist vorhersehbar, da alle Parameter vollständig bekannt sind. Dieser Kurs befasst sich jedoch mit den vielen Fällen - vor allem in den frühen Stadien einer Epidemie -, in denen zufällige Ereignisse einen Einfluss auf die Zukunft einer Epidemie haben können. Sie werden also einige Beispiele für eine solche "Stochastik" sowie einfache Ansätze zur Modellierung dieser Epidemien mit R kennenlernen. Sie werden untersuchen, wie Sie Infektionen modellieren können, bei denen eine solche "Populationsstruktur" eine wichtige Rolle in der Übertragungsdynamik spielt, und Sie werden einige der grundlegenden Ansätze zur Modellierung von durch Vektoren übertragenen Krankheiten kennenlernen, darunter das Ross-McDonald-Modell.
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Aufbauend auf dem SIR-Modell
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Modellierung von Infektionskrankheiten
Dozent: Nimalan Arinaminpathy
2.996 bereits angemeldet
Bei enthalten
(23 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Unterscheiden Sie zwischen stochastischen und deterministischen Modellen, erklären Sie, wann beide geeignet sind, und führen Sie einfache Simulationen eines stochastischen Modells durch
Identifizieren Sie, wo es wichtig ist, die Bevölkerungsstruktur in ein Modell einzubeziehen, und entwerfen und simulieren Sie ein Übertragungsmodell, das diese Struktur erfasst.
Bewerten Sie die Annahmen, die dem Ross-MacDonald-Modell zugrunde liegen, und kodieren Sie ein solches Modell mit R, um die Dynamik einer durch Vektoren übertragenen Krankheit zu simulieren.
Eine Modellierungsstudie kritisch zu bewerten und ihre Stärken und Schwächen einem wissenschaftlich gebildeten Publikum zu vermitteln
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Mathematisches Modell
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Infektionskrankheiten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Die beiden anderen Kurse in dieser Spezialisierung haben sich auf die Durchführung deterministischer Modelle konzentriert - das heißt, der Ausgang der Epidemie ist vorhersehbar, da alle Parameter vollständig bekannt sind. Es gibt jedoch viele Fälle, insbesondere in den frühen Stadien einer Epidemie, in denen zufällige Ereignisse die Zukunft einer Epidemie beeinflussen können. In diesem Modul lernen Sie einige Beispiele für solche "Stochastik" sowie einfache Ansätze zur Modellierung dieser Epidemien mit R kennen.
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5 Videos8 Lektüren3 Diskussionsthemen5 Unbewertete Labore
Im grundlegenden deterministischen SIR-Modell sind alle anfälligen Individuen in einer Bevölkerung dem gleichen Infektionsrisiko ausgesetzt. Es gibt jedoch viele wichtige Infektionskrankheiten, bei denen bestimmte Bevölkerungsgruppen einen überproportionalen Anteil an der Übertragung haben: Dies sind nicht immer dieselben Gruppen, die die größte Morbidität und Mortalität aufweisen. In diesem Modul werden Sie untersuchen, wie man Infektionen modelliert, bei denen eine solche "Bevölkerungsstruktur" eine wichtige Rolle für die Übertragungsdynamik spielt.
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2 Videos2 Lektüren4 Diskussionsthemen6 Unbewertete Labore
Viele wichtige Krankheiten werden nicht direkt zwischen den Wirten übertragen, sondern sind auf "Vektoren" angewiesen, um die Infektion zwischen den Wirten weiterzugeben, z. B. stechende Insekten. Es ist wichtig, dass Sie in der Lage sind, die Modellierungsansätze, die Sie bisher studiert haben, zu erweitern, um diese komplexeren Formen der Naturgeschichte zu erfassen. In diesem Modul lernen Sie einige der grundlegenden Ansätze zur Modellierung von durch Vektoren übertragenen Krankheiten kennen, darunter das Ross-McDonald-Modell, das eine wichtige Grundlage für solche Krankheiten darstellt.
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6 Videos1 Lektüre2 Diskussionsthemen4 Unbewertete Labore
Auch wenn Sie in Zukunft keine mathematischen Modelle entwerfen und simulieren werden, ist es wichtig, ein Modell kritisch beurteilen zu können, seine Stärken und Schwächen zu erkennen und herauszufinden, wie es verbessert werden könnte. Eine Möglichkeit, diese Fähigkeit zu erlangen, besteht darin, eine kritische Peer Review einer Modellierungsstudie in der Position eines Gutachters durchzuführen, der sie für die Veröffentlichung in einer Zeitschrift bewertet. Dieses Modul ist für die Fertigstellung Ihrer Aufgabe reserviert - damit Sie das Wissen und die Fähigkeiten, die Sie während dieser Spezialisierung entwickelt haben, anwenden können.
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1 peer review1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Öffentliche Gesundheit interessieren
Imperial College London
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Geprüft am 13. Aug. 2020
Geprüft am 1. Juli 2023
Geprüft am 19. Juni 2021
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