From Sparse Data to Smart Decisions: Region-Specific Policy Evaluation via Simulation
Dieses Paper präsentiert ein Framework, das Routineüberwachungsdaten und rechenintensive agentenbasierte Modelle über ein Ersatz-ODE-Modell überbrückt, um regionalspezifische Interventionen bei Infektionskrankheiten zu bewerten und dabei die Parameterunsicherheit explizit fortzuarbeiten, wobei durch eine COVID-19-Fallstudie aus Michigan demonstriert wird, dass die Wirksamkeit von Interventionen zwischen den Countys signifikant variiert und nicht zuverlässig durch einfache Demografien vorhergesagt werden kann.