A Bayesian modelling framework for inference of latent infection risk patterns from virus neutralisation assay titration data
यह शोध पत्र एक दो-भाग वाले बेयसियन ढांचे (Bayesian framework) को प्रस्तुत करता है जो एंटीबॉडी सांद्रता का मॉडलिंग करके और अनिश्चितता को एक आयु-संरचित सेरोकैटलिटिक मिश्रण मॉडल (age-structured serocatalytic mixture model) में प्रसारित करके, कच्चे वायरस न्यूट्रलाइजेशन परख टाइट्रेशन डेटा से सीधे गुप्त संक्रमण जोखिम पैटर्न का अनुमान लगाता है, जिससे पारंपरिक द्वि-आधारी विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके और इंग्लैंड में एंटरोवायरस A71, D68 और कॉक्सैकीवायरस A6 के लिए विशिष्ट संक्रमण गतिकी को प्रकट किया जा सके।