Imperial College London

S'inspirer du modèle SIR

Nimalan Arinaminpathy

Instructeur : Nimalan Arinaminpathy

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Ce que vous apprendrez

  • Distinguer les modèles stochastiques des modèles déterministes, expliquer quand l'un ou l'autre est approprié et effectuer des simulations simples d'un modèle stochastique

  • Identifier où il est important d'incorporer la structure de la population dans un modèle et concevoir et simuler un modèle de transmission capturant cette structure.

  • Évaluez les hypothèses qui sous-tendent le modèle Ross MacDonald et codez un tel modèle à l'aide de R pour simuler la dynamique d'une maladie à transmission vectorielle.

  • Évaluer de manière critique une étude de modélisation et communiquer ses forces et ses faiblesses à un public ayant des connaissances scientifiques.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modèle mathématique
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Maladies infectieuses

Détails à connaître

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Modélisation des maladies infectieuses
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Il y a 4 modules dans ce cours

Les deux autres cours de cette spécialisation se sont concentrés sur la modélisation déterministe, c'est-à-dire que l'issue de l'épidémie est prévisible car tous les paramètres sont connus. Cependant, il existe de nombreux cas, en particulier dans les premiers stades d'une épidémie, où des événements fortuits peuvent avoir une influence sur l'avenir de l'épidémie. Dans ce module, vous découvrirez quelques exemples de cette "stochasticité", ainsi que des approches simples pour modéliser ces épidémies à l'aide de R.

Inclus

5 vidéos8 lectures3 sujets de discussion5 laboratoires non notés

Dans le modèle déterministe SIR de base, tous les individus sensibles d'une population sont soumis aux mêmes risques d'infection. Cependant, il existe de nombreuses maladies infectieuses importantes pour lesquelles certains groupes de la population sont responsables d'une part disproportionnée de la transmission : ce ne sont pas toujours les mêmes groupes qui supportent la plus grande part de morbidité et de mortalité. Dans ce module, vous examinerez comment modéliser les infections pour lesquelles cette "structure de population" joue un rôle important dans la dynamique de transmission.

Inclus

2 vidéos2 lectures4 sujets de discussion6 laboratoires non notés

De nombreuses maladies importantes ne sont pas directement transmises entre les hôtes, mais dépendent de "vecteurs" pour transmettre l'infection entre les hôtes, par exemple les insectes piqueurs. Il est important de pouvoir étendre les approches de modélisation que vous avez étudiées jusqu'à présent pour saisir ces formes plus complexes d'histoire naturelle. Dans ce module, vous apprendrez certaines des approches de base de la modélisation des maladies à transmission vectorielle, y compris le modèle de Ross-McDonald, qui est un cadre qui fournit une base importante pour de telles maladies.

Inclus

6 vidéos1 lecture2 sujets de discussion4 laboratoires non notés

Même si vous ne concevez pas et ne simulez pas de modèles mathématiques à l'avenir, il est important de pouvoir évaluer un modèle de manière critique, d'apprécier ses forces et ses faiblesses et d'identifier comment il pourrait être amélioré. Une façon d'acquérir cette compétence est de procéder à un examen critique d'une étude de modélisation dans la position d'un examinateur qui l'évalue en vue de sa publication dans une revue. Ce module est réservé à la réalisation de votre mission - pour que vous puissiez appliquer les connaissances et les compétences que vous avez développées tout au long de cette spécialisation.

Inclus

1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
5.0 (6 évaluations)
Nimalan Arinaminpathy
Imperial College London
4 Cours12 265 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Santé publique

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Larry W.
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Avis des étudiants

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GC
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Révisé le 23 juin 2020

KM
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Révisé le 1 juil. 2023

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Révisé le 28 juil. 2023

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