Тим Браун
Центр «Ист-Уэст»/Общество Красного Креста Таиланда – сотрудничество в рамках борьбы с ВИЧ: моделирование, анализ и определение политики,
Апрель 2003 г.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Пакет для оценки и прогнозирования групп риска и эпидемий ВИЧПакет ПОП, разработанный ЮНЭЙДС/ВОЗ презентация
Содержание
- 1. Пакет для оценки и прогнозирования групп риска и эпидемий ВИЧПакет ПОП, разработанный ЮНЭЙДС/ВОЗ
- 2. Конечная цель Разработать простую модель, которая Позволит
- 3. Парафразируя Уилли Фаулера: Одной из величайших трагедий
- 4. Неприятные уроки, которые мы извлекаем в реальной
- 5. Неприятные уроки, которые мы извлекаем в реальной
- 6. Неприятные уроки, которые мы извлекаем в реальной
- 7. Таким образом, нам необходим инструмент, который ….
- 8. Подход Необходимо начинать с имеющихся данных, отражающих
- 9. Подбор модели эпидемии
- 10. Почему бы не использовать гамма-функцию? Модель эпидемии
- 11. Гамма-функция соответствует данным, полученным для Конго
- 12. Что мы подбираем – модель, разработанная специальной
- 13. Аппроксимация по данным, полученным специальной группой для Конго
- 14. Параметры модели, полученной специальной группой t0 f0 φ r
- 15. Результат изменения r – прирост r 2r r/2
- 16. Результат изменения f0 – новые члены групп риска f0 2f0 f0/2
- 17. Результат изменения t0 – начало эпидемии t0 = 2000 t0 = 1990 t0 = 1980
- 18. Результат изменения phi – вовлечение новых членов φ =100 φ = -100 φ = 0
- 19. Страница «Прогнозирование» в ПОП
- 20. Построение национальной эпидемии в ПОП Аппроксимация кривой
- 21. Построение национальной эпидемии в ПОП Подэпидемия Включает
- 22. Построение эпидемии в ПОП Рабочий набор (национальная
- 23. Дерево «Рабочий набор»
- 24. Примеры рабочих наборов - Ботсвана Ботсвана Село Город
- 25. Примеры рабочих наборов - Таиланд
- 26. Шаблоны – заранее определенные эпидемии Шаблоны по
- 27. Демо I Страница «Рабочий набор» Создание рабочего
- 28. Страница «Рабочий набор» в ПОП Панель «Рабочий
- 29. Страница «Определение эпидемии» в ПОП Структура эпидемии Пользователь может добавлять и удалять кривые и подэпидемии
- 30. Определение ваших групп населения в ПОП Указать
- 31. Определение ваших групп населения в ПОП Выбрать
- 32. Демо II Страница «Определение населения» Назначение группы
- 33. Страница «Определение групп населения» в ПОП Общая
- 34. Страница «Ввод данных» в ПОП Названия районов,
- 35. Корректировка данных в ПОП Корректировка показателя распространенности
- 36. Корректировка распространенности на странице «Ввод данных» Уменьшить
- 37. Веса и кнопки-флажки на странице «Ввод данных
- 38. Демо III Страница «Ввод данных» Результаты использования поправок к показателю распространенности, весов и кнопок-флажков
- 39. Страница «Прогнозирование» в ПОП Что и как подбирать Исходные допущения
- 40. Страница «Прогнозирование» в ПОП – свойства Позволяет
- 41. Страница «Прогнозирование» в ПОП – свойства Позволяет
- 42. Страница «Прогнозирование» в ПОП Оптимальный подбор и изменение пользователем
- 43. Страница «Прогнозирование» в ПОП – свойства Позволяет
- 44. Страница «Результаты» в ПОП Позволяет проанализировать любое
- 45. Страница «Результаты» в ПОП Какие показывать подборы
- 46. Страница «Контрольная проверка» Необходимо проверить ваши концентрированные
- 47. Страница «Контрольная проверка» Проверка численность групп населения Проверка «низкий риск/ высокий риск» Проверка распространенности
- 48. Демо IV Страница «Прогнозирование» Подборка модели эпидемии
- 49. Если у вас есть вопрос к любой
- 50. Когда мы используем ПОП? Рекомендации специальной группы:
- 51. Как следует использовать ПОП? Для составления прогнозов
- 52. Технические вопросы использования ПОП Концентрированные эпидемии Численность
- 53. Технические вопросы использования ПОП Всегда Анализировать влияние
- 54. Вопросы, которые следует учитывать Когда использовать ПОП
- 55. Заключительные замечания Данные инструменты не могут заменить
- 56. Formal Model Description Z = at-risk
Конечная цель Разработать простую модель, которая Позволит странам оценивать текущую нагрузку со стороны ВИЧ Позволит выполнять краткосрочные прогнозы (5-летний период) Будет вероятностной с эпидемиологической точки зрения Позволит получать реальные тренды
Слайд 1Пакет для оценки и прогнозирования групп риска и эпидемий ВИЧ Пакет ПОП,
разработанный ЮНЭЙДС/ВОЗ
Слайд 2Конечная цель
Разработать простую модель, которая
Позволит странам оценивать текущую нагрузку со стороны
ВИЧ
Позволит выполнять краткосрочные прогнозы (5-летний период)
Будет вероятностной с эпидемиологической точки зрения
Позволит получать реальные тренды развития ВИЧ
Может применяться внутри страны
В идеальном варианте это должна быть отдельная кривая, которая должна отражать все ситуации, однако ….
Позволит выполнять краткосрочные прогнозы (5-летний период)
Будет вероятностной с эпидемиологической точки зрения
Позволит получать реальные тренды развития ВИЧ
Может применяться внутри страны
В идеальном варианте это должна быть отдельная кривая, которая должна отражать все ситуации, однако ….
Слайд 3Парафразируя Уилли Фаулера:
Одной из величайших трагедий современной эпидемиологии является убийство элегантных
моделей холодными и неприглядными данными
Мы пытаемся подобрать простые модели, но они никогда не подходят достаточно точно ……
Мы пытаемся подобрать простые модели, но они никогда не подходят достаточно точно ……
Слайд 4Неприятные уроки, которые мы извлекаем в реальной жизни
Динамика реальных эпидемий ВИЧ
является сложной
Мы никогда не имеем дела с «единой» эпидемией
Каждая эпидемия состоит из множества подэпидемий
Которые затрагивают различные группы населения
Развиваются в различных географических районах
Имеют различную скорость развития
Мы никогда не имеем дела с «единой» эпидемией
Каждая эпидемия состоит из множества подэпидемий
Которые затрагивают различные группы населения
Развиваются в различных географических районах
Имеют различную скорость развития
Слайд 5Неприятные уроки, которые мы извлекаем в реальной жизни
Для моделирования эпидемии в
большой стране необходимо разбить ее на несколько географических районов
Картина в больших странах, таких как Китай, Индия и Индонезия, является неясной
Генерализованные эпидемии, развивающиеся в городских и сельских районах, зачастую сильно отличаются между собой
По интенсивности
По времени
Картина в больших странах, таких как Китай, Индия и Индонезия, является неясной
Генерализованные эпидемии, развивающиеся в городских и сельских районах, зачастую сильно отличаются между собой
По интенсивности
По времени
Слайд 6Неприятные уроки, которые мы извлекаем в реальной жизни
Концентрированные эпидемии радикально отличаются
в зависимости от страны
По степени развития в различных группах населения
По времени начала эпидемии
По скорости развития подэпидемий
По степени развития в различных группах населения
По времени начала эпидемии
По скорости развития подэпидемий
Слайд 7Таким образом, нам необходим инструмент, который ….
Позволит учитывать географическое разнообразие
Позволит интегрировать
эпидемии, развивающиеся в различных группах населения
Позволит получить различные модели для каждой из тенденций развития ВИЧ с разбивкой по географическим районам и группам населения
Позволит упростить процесс комбинирования подэпидемий для получения подлинно национальной эпидемии
Позволит получить различные модели для каждой из тенденций развития ВИЧ с разбивкой по географическим районам и группам населения
Позволит упростить процесс комбинирования подэпидемий для получения подлинно национальной эпидемии
Слайд 8Подход
Необходимо начинать с имеющихся данных, отражающих тенденции в развитии ВИЧ
Необходимо подбирать
модель на основании имеющихся данных
Проверять возможные эпидемиологические параметры
Выбирать некий набор для минимальных наименьших квадратов
Прогнозировать будущее развитие на основании подходящих параметров
Проверять возможные эпидемиологические параметры
Выбирать некий набор для минимальных наименьших квадратов
Прогнозировать будущее развитие на основании подходящих параметров
Слайд 10Почему бы не использовать гамма-функцию?
Модель эпидемии основана на гамма-функции, видоизмененной с
учетом показателя смертности от ВИЧ, но ….
Показатель частоты заболеваний всегда обращается в ноль, таким образом гамма-функция не позволяет воспроизвести эндемические эпидемии
Кратковременные модели аппроксимации обычно занижают долгосрочные тренды распространенности и всегда дают уменьшающиеся тренды
Использование большего числа дынных уменьшает глубину, однако не позволяет отразить эндемическое состояние
Показатель частоты заболеваний всегда обращается в ноль, таким образом гамма-функция не позволяет воспроизвести эндемические эпидемии
Кратковременные модели аппроксимации обычно занижают долгосрочные тренды распространенности и всегда дают уменьшающиеся тренды
Использование большего числа дынных уменьшает глубину, однако не позволяет отразить эндемическое состояние
Слайд 12Что мы подбираем – модель, разработанная специальной группой
Используется вероятностная эпидемиологическая модель
Учитываются
изменения в группах населения во времени
Аппроксимируются 4 параметра
r – регулирование прироста
f0 – пропорция новых членов, включаемых в группы риска
t0 – год начала эпидемии
φ – параметр, отражающий изменение поведения
Аппроксимируются 4 параметра
r – регулирование прироста
f0 – пропорция новых членов, включаемых в группы риска
t0 – год начала эпидемии
φ – параметр, отражающий изменение поведения
Слайд 20Построение национальной эпидемии в ПОП
Аппроксимация кривой
Базовая единица расчета
Характеризует конкретную группу населения,
уязвимого к ВИЧ
ПОП собирает демографические данные и тренды развития ВИЧ для такой группы населения
Затем осуществляется подбор модели, разработанной специальной группой, в соответствии с трендами развития ВИЧ в такой группе населения
ПОП собирает демографические данные и тренды развития ВИЧ для такой группы населения
Затем осуществляется подбор модели, разработанной специальной группой, в соответствии с трендами развития ВИЧ в такой группе населения
C
Слайд 21Построение национальной эпидемии в ПОП
Подэпидемия
Включает одну или несколько кривых аппроксимации
Может включать
другие подэпидемии
Общий показатель развития ВИЧ в группе населения получается путем суммирования показателей ВИЧ по соответствующим кривым и подэпидемиям
Общий показатель развития ВИЧ в группе населения получается путем суммирования показателей ВИЧ по соответствующим кривым и подэпидемиям
SE1
C
C
SE2
C
Слайд 22Построение эпидемии в ПОП
Рабочий набор (национальная эпидемия)
Включает все кривые аппроксимации и
подэпидемии, использованные для построения национальной эпидемии
Подэпидемии также можно использовать для получения моделей для различных географических районов
Общая эпидемия ВИЧ представляет собой сумму подэпидемий ВИЧ по всем кривым, включенным в рабочий набор
Подэпидемии также можно использовать для получения моделей для различных географических районов
Общая эпидемия ВИЧ представляет собой сумму подэпидемий ВИЧ по всем кривым, включенным в рабочий набор
Слайд 25Примеры рабочих наборов - Таиланд
Север
ЖРСБ
Таиланд
Северо-восток
Центр
Юг
БКК
Клиент
ПИН
Остальные
ЖРСБ
Клиент
ПИН
Остальные
Слайд 26Шаблоны – заранее определенные эпидемии
Шаблоны по умолчанию
Концентрированная
Городская-Сельская
Пользователь может создавать и именовать
свои шаблоны
Географическая разбавка
Конкретные группы населения
Географическая разбавка
Конкретные группы населения
Слайд 27Демо I
Страница «Рабочий набор»
Создание рабочего набора
Создание рабочего набора по шаблону
Страница «Определение
эпидемии»
Добавление и удаление кривых аппроксимации
Добавление и удаление подэпидемий
Добавление шаблона
Добавление и удаление кривых аппроксимации
Добавление и удаление подэпидемий
Добавление шаблона
Слайд 28Страница «Рабочий набор» в ПОП
Панель «Рабочий набор»
Панель «Шаблон»
Структура эпидемии
Выбор названия и
страны
Слайд 29Страница «Определение эпидемии» в ПОП
Структура эпидемии
Пользователь может добавлять и удалять кривые
и подэпидемии
Слайд 30Определение ваших групп населения в ПОП
Указать базовый год и общую численность
за этот год
По умолчанию: численность населения за 2003 г. по данным ООН
Для базового года
Указать численность каждой группы населения
Уменьшить нераспределенное население до нуля
По умолчанию: численность населения за 2003 г. по данным ООН
Для базового года
Указать численность каждой группы населения
Уменьшить нераспределенное население до нуля
Слайд 31Определение ваших групп населения в ПОП
Выбрать характеристики особых групп населения
МСМ, ПИН,
ЖРСБ, Клиенты, СПИ или группы низкого риска
Задать демографические параметры
Пропорция мужчин
b – рождаемость
mu – смертность
l15 – число выживших до 15 лет
gr – прирост населения в группе старше 15 лет
Задать демографические параметры
Пропорция мужчин
b – рождаемость
mu – смертность
l15 – число выживших до 15 лет
gr – прирост населения в группе старше 15 лет
Слайд 32Демо II
Страница «Определение населения»
Назначение группы населения и ее распределение по кривым
аппроксимации в рабочем наборе
Слайд 33Страница «Определение групп населения» в ПОП
Общая численность населения в стране и
население,
Нераспределенное по группам
Нераспределенное по группам
Особые характеристики
Демографич.данные
Слайд 34Страница «Ввод данных» в ПОП
Названия районов,
определяемые пользователем
Автоматич.средние и медианные значения
Распространенность
по
районам и годам
Слайд 35Корректировка данных в ПОП
Корректировка показателя распространенности
Годовой прирост или уменьшение для переменной
комбинации районов с высоким и низким уровнем распространенности
Коэффициент поправки 0,8 для сельских районов по умолчанию – завышает фактический показатель распространенности в большинстве районов
Веса
Применяются для каждого конкретного района
Избирательное включение районов
Дважды щелкнуть на ячейке – позволяет включить/исключить определенные районы
Коэффициент поправки 0,8 для сельских районов по умолчанию – завышает фактический показатель распространенности в большинстве районов
Веса
Применяются для каждого конкретного района
Избирательное включение районов
Дважды щелкнуть на ячейке – позволяет включить/исключить определенные районы
Слайд 36Корректировка распространенности
на странице «Ввод данных»
Уменьшить или увеличить значения показателя распространенности, используя
их для аппроксимации
Внести поправку на отсутствие репрезентативности для имеющихся районов эпиднадзора
Если имеет место занижение показателя распространенности, использовать коэффициент поправки > 1,0
Если имеет место завышение, использовать коэффициент поправки < 1,0
Рекомендации специальной группы для сельских районов – при прогнозировании использовать коэффициент 0,8
Внести поправку на отсутствие репрезентативности для имеющихся районов эпиднадзора
Если имеет место занижение показателя распространенности, использовать коэффициент поправки > 1,0
Если имеет место завышение, использовать коэффициент поправки < 1,0
Рекомендации специальной группы для сельских районов – при прогнозировании использовать коэффициент 0,8
Слайд 37Веса и кнопки-флажки
на странице «Ввод данных
Веса, используемые при расчете средних значений,
медианных значений и наименьших квадратов
Кнопки-флажки полностью исключают районы
Кнопки-флажки полностью исключают районы
Слайд 38Демо III
Страница «Ввод данных»
Результаты использования поправок к показателю распространенности, весов и
кнопок-флажков
Слайд 40Страница «Прогнозирование» в ПОП – свойства
Позволяет подбирать различные параметры
Все данные
Медианные
значения
Средние значения
Все подборы выполнены с использованием поправок, выбором районов и применением весов – выбирается пользователем на странице «Ввод данных»
Средние значения
Все подборы выполнены с использованием поправок, выбором районов и применением весов – выбирается пользователем на странице «Ввод данных»
Слайд 41Страница «Прогнозирование» в ПОП – свойства
Позволяет подбирать различными путями
Установить t0, изменить
r, f0 и phi (по умолчанию)
Подобрать все переменные (t0, r, f0 и phi)
Установить r, изменить все остальное
Установить f0, изменить все остальное
Если щелкнуть по “Задать неизменный phi”, аппроксимация phi не выполняется
Пользователь может изменить исходные допущения
Подобрать все переменные (t0, r, f0 и phi)
Установить r, изменить все остальное
Установить f0, изменить все остальное
Если щелкнуть по “Задать неизменный phi”, аппроксимация phi не выполняется
Пользователь может изменить исходные допущения
Слайд 43Страница «Прогнозирование» в ПОП – свойства
Позволяет изменять параметры вручную после подбора
и сохранения результатов
Позволяет вернуться к оптимальному подбору, если вы получили неверные сочетания
Позволяет вернуться к оптимальному подбору, если вы получили неверные сочетания
Слайд 44Страница «Результаты» в ПОП
Позволяет проанализировать любое сочетание кривых аппроксимации и подэпидемий
Позволяет
построить первоначальные данные
Позволяет проследить тренды, характеризующие показатель распространенности, число ВИЧ+ и численность групп населения
Позволяет просматривать численные результаты
Позволяет создавать файл Spectrum
Позволяет проследить тренды, характеризующие показатель распространенности, число ВИЧ+ и численность групп населения
Позволяет просматривать численные результаты
Позволяет создавать файл Spectrum
Слайд 45Страница «Результаты» в ПОП
Какие показывать подборы кривых
и подэпидемий
Получить числа, экспортировать
в Spectrum
График результатов
Что показывать
Слайд 46Страница «Контрольная проверка»
Необходимо проверить ваши концентрированные эпидемии по следующим параметрам:
Вероятностная численность
групп населения
Максимальные наблюдаемые показатели распространенности
Отношение между группами с низким риском и высоким риском инфицирования
Максимальные наблюдаемые показатели распространенности
Отношение между группами с низким риском и высоким риском инфицирования
Слайд 47Страница «Контрольная проверка»
Проверка численность
групп населения
Проверка «низкий риск/
высокий риск»
Проверка
распространенности
Слайд 48Демо IV
Страница «Прогнозирование»
Подборка модели эпидемии
Страница «Результаты»
Просмотр результатов
«Контрольная проверка»
Подтверждение полученной вами модели
концентрированной эпидемии
Слайд 49Если у вас есть вопрос к любой странице …..
Просто нажмите кнопку
“Help”!
Вы получите информацию для конкретной страницы
Более детальные пояснения
Вы получите информацию для конкретной страницы
Более детальные пояснения
Слайд 50Когда мы используем ПОП?
Рекомендации специальной группы:
Когда у нас есть данные, характеризующие
тренды развития эпидемии среди групп риска
Слайд 51Как следует использовать ПОП?
Для составления прогнозов на 5 лет
По умолчанию конечный
год - 2008 г.
Пользователь может изменить год на странице «Рабочий набор», однако это делать не рекомендуется
Проанализировать влияние компонентов подэпидемии и временные рамки
Проанализировать влияние различных групп населения
Проанализировать различные модели, подобранные для групп населения
Время пиковых показателей, высоту пика, эндемический уровень
Пользователь может изменить год на странице «Рабочий набор», однако это делать не рекомендуется
Проанализировать влияние компонентов подэпидемии и временные рамки
Проанализировать влияние различных групп населения
Проанализировать различные модели, подобранные для групп населения
Время пиковых показателей, высоту пика, эндемический уровень
Слайд 52Технические вопросы использования ПОП
Концентрированные эпидемии
Численность групп риска
Включение групп партнеров «низкого риска»
Использование
«остального населения»
Проанализировать валидность генерализации на основании данных ограниченных исследований групп риска
Проанализировать валидность генерализации на основании данных ограниченных исследований групп риска
Слайд 53Технические вопросы использования ПОП
Всегда
Анализировать влияние сильно отклоняющихся данных на аппроксимацию
Использовать «Контрольную
проверку» для валидации данных с учетом международного опыта
Слайд 54Вопросы, которые следует учитывать
Когда использовать ПОП и когда использовать электронные таблицы
при анализе концентрированных эпидемий
Имеющиеся данные
Тренды, необходимые для ПОП
Определенность оценочных данных о численности ключевых групп населения
Имеющиеся данные
Тренды, необходимые для ПОП
Определенность оценочных данных о численности ключевых групп населения
Слайд 55Заключительные замечания
Данные инструменты не могут заменить собой отсутствующие данные
Данные инструменты не
позволяют улучшить плохие данные
Принцип GIGO (бессмысленный ответ на бессмысленно поставленный вопрос)
Таким образом, данные инструменты следует рассматривать как часть процесса, направленного на улучшение систем эпиднадзора и на подготовку более точных оценочных данных
Этот процесс в дальнейшем себя исчерпает
Принцип GIGO (бессмысленный ответ на бессмысленно поставленный вопрос)
Таким образом, данные инструменты следует рассматривать как часть процесса, направленного на улучшение систем эпиднадзора и на подготовку более точных оценочных данных
Этот процесс в дальнейшем себя исчерпает
Слайд 56Formal Model Description
Z = at-risk population
X = not at-risk population
Y =
infected
N = X + Y + Z
N = X + Y + Z
For those with strong stomachs (do not show after lunch):
