Mathematical and Statistical Estimation Approaches in Epidemiology

Sprache: Englisch. Dateigröße in MByte: 11.
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This book presents deterministic and stochastic approaches for epidemic modeling and statistical inference of epidemiological parameters. All methods and tools are illustrated with simulated and real datasets.

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Produktdetails

Titel: Mathematical and Statistical Estimation Approaches in Epidemiology

ISBN: 9789048123131
EAN: 9789048123131
Format:  PDF
Sprache: Englisch.
Dateigröße in MByte: 11.
Springer-Verlag GmbH

6. Juni 2009 - pdf eBook

Beschreibung

This book is intended as a primary resource for graduate students and researchers working in the field of infectious disease epidemiology. This collection of contributions presents deterministic and stochastic approaches for epidemic modelling and statistical inference of epidemiological parameters including the real time assessment of the transmission potential of infectious diseases, issues related to the sensitivity of model assumptions, the use of historical archives as valuable sources of epidemiological information, modeling of vaccination programs and relapse, statistical challenges in bio surveillance, approaches for the spatial and temporal analysis of disease time series, quantification of parameter uncertainty and methodologies for sensitivity analysis. Methods and tools are illustrated with simulated and real datasets such as the 1918 influenza pandemic in Winnipeg, Canada, the 1968 influenza pandemic in US cities, Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), the 2005 Marburg fever outbreak in Angola, rubella epidemics in Peru, rotavirus in Mexico and pneumococcal disease in Australia.

Inhaltsverzeichnis

Chapter 1: The basic reproduction number of infectious diseases: Computation and estimation using compartmental epidemic models
Gerardo Chowell and Fred Brauer

Chapter 2: Stochastic Epidemic Modeling
Priscilla E. Greenwood and Luis F. Gordillo

Chapter 3: Two critical issues in quantitative modeling of communicable diseases: Inference of unobservables and dependent happening
Hiroshi Nishiura, Masayuki Kakehashi and Hisashi Inaba

Chapter 4: A note on the definition of contacts, measures of mixing, and model parametrization
Stephen Tennenbaum

Chapter 5: The effective reproduction number as a prelude to statistical estimation of time-dependent epidemic trends
Hiroshi Nishiura and Gerardo Chowell

Chapter 6: Sensitivity of Model-Based Epidemiological Parameter Estimation to Model Assumptions
Alun L. Lloyd

Chapter 7:An ensemble trajectory method for real-time modeling and prediction of unfolding epidemics: analysis of the 2005 Marburg fever outbreak in Angola
Luís M. A. Bettencourt

Chapter 8: Statistical Challenges in BioSurveillance
Tom Burr, Sarah Michalak and Rick Picard

Chapter 9:Death Records from Historical Archives: A Valuable Source of Epidemiological Information
Rodolfo Acuña-Soto

Chapter 10: Sensitivity Analysis for Uncertainty Quantification in Mathematical Models
Leon Arriola and James M. Hyman

Chapter 11: An Inverse Problem Statistical Methodology Summary
H. T. Banks, Marie Davidian, John R. Samuels, Jr. and Karyn L.Sutton

Chapter 12: The epidemiological impact of rotavirus vaccination programs in the United States and Mexico
Eunha Shim and Carlos Castillo-Chavez

Chapter 13: Spatial and temporal dynamics of rubella in Peru, 1997-2006: Geographic patterns, age at infection and estimation of transmissibility
Daniel Rios-Doria, Gerardo Chowell, Cesar Munayco-Escate, Alvaro Witthembury and Carlos Castillo-Chavez

Chapter 14: The Role of Nonlinear Relapse on Contagion Amongst Drinking Communities
Ariel Cintrón-Arias, Fabio Sánchez, Xiaohong Wang, Carlos Castillo-Chavez, Dennis M. Gorman and Paul J. Gruenwald

Portrait

Gerardo Chowell is an associate professor and a Second Century Initiative Scholar (2CI) in the School of Public Health at Georgia State University in Atlanta. His research program includes the development and application of quantitative approaches for understanding the transmission dynamics and control of infectious diseases including influenza, Ebola, and dengue fever. His work has appeared in high-impact journals including The New England Journal of Medicine, PLOS Medicine, and BMC Medicine, and has been cited by major media outlets including the Washington Post and TIME magazine.
James (Mac) Hyman has developed and analyzed mathematical models for the transmission of HIV/AIDs, influenza, malaria, dengue fever, chikungunya, and infections. His current focus is to identify approaches where these models can help public health workers be more effective in mitigating the impact of emerging diseases. He was a research scientist at Los Alamos National Laboratory for over thirty years, is a past president of the Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), and now holds the Phillips Distinguished Chair in Mathematics at Tulane University.

Pressestimmen

From the reviews:

"Mathematical and Statistical Estimation Approaches in Epidemiology is a well written book ... . The book is aimed at public health experts, applied mathematicians and scientists in the life and social sciences particularly graduate or advanced undergraduate students. This is an excellent text for those with some knowledge of statistics mathematics ... . it suits the expectations for that category of readers that is written for and will be a useful reference on many bookshelves. (Peter Wludyka and Carmen Masnita Iusan, Technometrics, Vol. 53 (1), February, 2011)

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