BAGEL: A Bayesian Graphical Model for Inferring Drug Effect Longitudinally on Depression in People with HIV
获得和坚持抗逆转录病毒疗法使艾滋病毒感染从致命疾病转变为慢性疾病。然而，ART也因其副作用而闻名。研究报告称，ART与抑郁症相关。大规模的艾滋病临床数据库，包括个人的纵向抑郁记录，ART药物和临床特征，为研究人员提供了前所未有的机会来研究ART药物对抑郁症的影响。我们开发了BAGEL，一种贝叶斯图形模型，用于调查ART药物对一系列抑郁症状的纵向影响，同时调整参与者的人口统计学，行为和临床特征，并通过贝叶斯非参数先验考虑异质性人群。我们通过模拟研究评估BAGEL。从妇女的机构间艾滋病毒研究的数据集的应用程序产生可解释的和临床上有用的结果。BAGEL不仅可以提高我们对ART药物对不同抑郁症状影响的理解，而且在指导知情和有效的治疗选择方面具有临床实用性，以促进艾滋病毒的精准医学。
2020-07-03 stat.AP stat.ME
Inference for Within- and Between-Partnership Transmission Rates for HIV Infection
University of Manchester（曼彻斯特大学）
本研究提出一种随机SI模型，用于推断HIV在伴侣间和伴侣外的传播率，并考虑性别差异对感染动态的影响。
2026-02-04 stat.AP
Internet - assisted risk assessment of infectious diseases in women sexual and reproductive health
我们为患者和医疗保健专业人员开发开源感染风险计算器，作为医院获得性感染（分娩期间）和性传播感染（如HIV）的应用程序。在非传染性疾病方面，先进的电子保健并不太适用于流行病学。然而，迄今为止，波兰互联网上没有感染风险计算器，尽管存在可用于创建这种工具的数据。该算法涉及来自信息系统（如医院HIS）和调查的数据，通过应用数学建模，贝叶斯推断，逻辑斯谛回归，协方差分析和社会网络分析。最后，用户可以从信息系统中填写或导入数据以获得风险评估，并测试不同的设置以了解整体风险。最有前途的风险计算器是为患者医院卫生检查模式中的医疗保健相关感染开发的。医院流行病学家的最扩展的版本可能包括许多层次的医院互动的代理为基础的建模。简化版计算器专用于需要个性化住院妊娠史的患者，通过定量和定性变量代表的问题进行描述。患者从交互式网络应用程序中接受风险评估，并对可修改的风险因素进行额外描述。我们还为艾滋病毒等性传播感染提供解决方案。具有有意义的描述和百分比机会的计算结果实时呈现给感兴趣的用户。最后，用户填写表格以获得给定设置的风险评估。
2018-02-05 physics.soc-ph q-bio.PE stat.AP
Estimation of constant and time-varying dynamic parameters of HIV infection in a nonlinear differential equation model
在HIV/AIDS研究中建立病毒动力学模型，使人们对HIV感染的发病机制有了深入的了解，并从中获得了新的抗病毒治疗指导和策略。基于非线性微分方程的病毒动力学模型在过去的几十年里得到了很好的发展。然而，利用实验或临床数据来估计复杂非线性微分方程模型中的未知参数（包括常数和时变参数）是相当具有挑战性的。因此，研究者通常从文献或经验中固定一些参数值，以仅从临床或实验数据中获得感兴趣的参数估计值。然而，当这样的先验信息是不可用的，它是可取的，以确定所有的参数估计数据。在本文中，我们打算结合新开发的方法，多阶段平滑（MSSB）的方法和样条增强非线性最小二乘法（SNLS）的方法，估计所有的HIV病毒的动态参数的非线性微分方程模型。特别是，据我们所知，这是第一次尝试提出一个比较彻底的程序，占效率和准确性，严格估计所有关键的动力学参数的非线性微分方程模型的HIV动力学从临床数据。这些参数包括未感染的HIV靶向细胞的增殖率和死亡率、感染细胞产生的病毒粒子的平均数以及与抗病毒处理效应相关且随时间变化的感染率。为了验证估计方法，我们验证了艾滋病毒的动态模型的可识别性，并进行了模拟研究。
2010-10-07 stat.AP
Estimation of HIV Burden through Bayesian Evidence Synthesis
规划、执行和评价控制人体免疫机能丧失病毒（艾滋病毒）流行病的公共卫生政策需要定期监测疾病负担。这包括艾滋病毒感染者的比例，无论是否确诊，以及一般人口和特定风险群体和区域的新感染率。这些数量的估计并不简单：直接告知它们的数据通常不可用，但来自监测系统和特别研究的大量间接信息可以告知这些数量的功能。在本文中，我们将展示如何通过贝叶斯证据合成方法成功地解决估计问题，放松对经典方法通常受限的“最佳可用”数据的关注。这种更全面、更灵活的证据使用方式使我们的建议方法成为自2005年以来联合王国估计艾滋病毒流行率的官方方法。
2014-05-19 stat.ME
A Likelihood Approach to Incorporating Self-Report Data in HIV Recency Classification
针对HIV近期与长期感染难以区分的问题，提出基于似然的概率模型，结合自我报告检测史与生物标志物进行分类，在多国数据上比现有方法更有效、偏差更小且更稳健。
2024-11-12 stat.AP
Dynamics and Control of Infections on Social Networks
在流行病研究中，宿主种群的随机混合是一个方便的简化假设，但忽略了种群内和种群间接触率的重要差异。就艾滋病毒/艾滋病而言，随机混合的假设不适用于集中在高危人群中的流行病，这些人群包括女性性工作者及其男性顾客、注射毒品使用者和男男性行为者。找出谁将感染传染给谁以及这如何影响感染的传播和遏制，仍然是艾滋病毒/艾滋病流行病学中一个主要的经验性挑战。在这里，我们开发了一种技术，基于常规采样的感染相关的人口群体，这表明如何亚洲艾滋病毒/艾滋病流行病开始在FSW，主要是由注射吸毒者传播，并最终产生大多数情况下的MCF（FPM）的女性伴侣之间。计算组内和组间以及整个网络的病例繁殖数，可以深入了解控制情况，而这不能简单地从对感染流行率的观察中推断出来。具体而言，艾滋病毒的人均传播率是最高的从FSW到MCF，大多数艾滋病毒感染发生在FPM，但在整个网络中的感染人数最好通过中断传输到和从注射吸毒者。这一网络分析可用于指导基于针具交换、安全套分发和抗逆转录病毒疗法的艾滋病毒/艾滋病干预措施。该方法只需要常规数据，可以应用于其他人群的感染。
2016-02-23 q-bio.PE q-bio.QM stat.AP
Modeling the Causal Effect of Treatment Initiation Time on Survival: Application to HIV/TB Co-infection
艾滋病毒和结核病（TB）合并感染患者开始抗逆转录病毒治疗（ART）的时机需要仔细考虑。CD 4细胞计数可用于指导何时开始ART的决策。最近的随机试验和观察性研究的证据通常支持早期启动，但没有提供关于启动时间对连续规模的影响的信息。在本文中，我们开发并应用了一个高度灵活的结构比例风险模型，用于表征治疗开始时间对生存分布的影响。该模型可以使用加权偏似然得分函数来拟合。得分函数和权重的构建必须适应治疗开始时间、结局或两者的删失。该方法适用于4903个人的艾滋病毒/结核病合并感染的数据，来自电子健康记录在肯尼亚的一个大型艾滋病毒护理计划。我们使用的模型配方，灵活地捕捉ART启动时间和ART持续时间使用自然三次样条的联合效果。该模型用于生成对应于特定治疗开始时间的生存曲线;并确定TB诊断时由CD 4计数定义的亚组的ART开始的最佳时间。我们的研究结果可能提供关于ART时机和死亡率之间关系的“更高分辨率”信息，以及关于ART时机在CD 4亚群中的差异效应。
2019-04-02 stat.AP stat.ME
Estimating the number of infections and the impact of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in European countries: technical description update
随着新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的出现及其在中国以外的传播，欧洲经历了大规模的流行病。作为回应，许多欧洲国家实施了前所未有的非药物干预措施，包括病例隔离、关闭学校和大学、禁止大规模集会和/或公共活动，以及最近的大规模社交距离，包括地方和国家封锁。在这次技术更新中，我们扩展了一个半机械贝叶斯分层模型，该模型推断了这些干预措施的影响，并估计了一段时间内的感染数量。我们的方法假设生殖数量的变化-传播的一种衡量标准-是对这些干预措施的立即反应，而不是更广泛的行为逐渐变化。我们的模型通过从观察到的时间数据向后计算来估计这些变化，以估计几周前发生的感染数量和传播率，从而考虑到感染和死亡之间的概率时滞。在本次更新中，我们扩展了我们的原始模型[Flaxman，Mishra，Gandy et al 2020，Report #13，Imperial College London]，以包括（a）人口饱和效应，（b）感染死亡率的先验不确定性，（c）更平衡的干预效应先验和（d）封锁干预协变量的部分合并。我们还（e）包括另外3个国家（希腊、荷兰和葡萄牙）。模型代码可在https://github.com/ImperialCollegeLondon/covid19model/上获得。我们现在在https://mrc-ide.github.io/covid19estimates/上在线报告我们更新后的模型…
2020-04-23 q-bio.PE stat.AP stat.ME
Bayesian mixture models for phylogenetic source attribution from consensus sequences and time since infection estimates
针对高进化率病毒传播对识别忽略感染时间的问题，开发了结合进化时钟与混合效应的贝叶斯混合模型，利用系统发育数据和临床生物标志物估计的感染时间，提升了群体水平传播来源推断的准确性。
2024-08-22 q-bio.PE stat.ME
Improving Biomarker Based HIV Incidence Estimation in the Treatment Era
在横断面调查中使用生物标志物测定来估计HIV-1发病率对于了解HIV流行非常重要。然而，这些估计值的效用受到了不确定性的限制，即在应用最近感染测试算法（RITA）后，将哪些输入参数用于错误最近率（FRR）和最近感染的平均持续时间（MDRI）。这篇文章展示了与未经治疗的人群相比，在人群中进行检测和诊断如何降低FRR和MDRI。使用自我报告的测试历史，提出了一种新的方法来计算适当的上下文特定的估计FRR和MDRI。其结果是一个新的发病率公式，仅取决于未确诊、未接受过治疗、非精英控制者、非AIDS进展人群中的参考FRR和MDRI参数。
2022-03-31 stat.AP stat.ME
A Joint Spatial Conditional Auto-Regressive Model for Estimating HIV Prevalence Rates Among Key Populations
结束艾滋病毒/艾滋病流行病是下一个十年的可持续发展目标之一。为了克服护理需求与现有资源之间的差距，需要更好地了解艾滋病毒流行情况，以指导政策决定，特别是针对艾滋病毒感染风险较高的关键人群。由于关键人群的艾滋病毒监测数据非常有限，因此难以获得准确的艾滋病毒流行估计数。在本文中，我们提出了一个所谓的联合空间条件自回归模型估计艾滋病毒感染率的关键人群。我们的模型从邻近地点和依赖人群中借用信息。如真实数据分析所示，它提供了比独立拟合每个关键人群的亚流行病更准确的估计。此外，我们提供了一个研究，以揭示我们的建议给出了一个更好的预测的条件。本研究将理论研究与数值研究结合，揭示我们建议的优点与局限性。
2020-09-02 stat.AP
Does heterosexual transmission drive the HIV/AIDS epidemic in Sub-Saharan Africa (or elsewhere)?
两性基本生殖数（BRN）用于调查人类免疫缺陷病毒（HIV）可能通过撒哈拉以南非洲的异性接触传播的条件。(The BRN是一个受感染个体产生的新感染的预期数量;如果BRN大于1，则疾病传播。BRN的一个简单的分析表达式是根据最近的生存率，传播概率和性活动水平的数据得出的。基线结果表明，在一般人口（男女人数相等）中，如果每人每年与不同的伴侣发生82次性接触，则BRN大于1。如果每个商业性工作者每年约有256名嫖客，每个嫖客每两周访问一名商业性工作者，则商业性工作者及其嫖客（两个不同规模的人口）的BRN也大于1。敏感性分析探讨了传输概率加倍（或减半）对BRN的影响。的影响和扩展进行了讨论。
2007-07-04 stat.AP
Affordability, cost and cost-effectiveness of universal anti-retroviral therapy for HIV
如果每年对有感染艾滋病毒风险的人进行检测，并在发现艾滋病毒呈阳性时立即开始治疗，就有可能将艾滋病毒的病例复制数减少到1个以下，消除传播并结束这一流行病。如果要做到这一点，就必须知道它是否负担得起，并且具有成本效益。在这里，我们表明，除了11个国家之外，世界上所有国家都能负担得起，在这11个国家，国际社会也能负担得起，在所有国家，它都是高度成本效益的。
2012-10-26 q-bio.OT stat.AP
Estimating Global HIV Prevalence in Key Populations: A Cross-Population Hierarchical Modeling Approach
本研究提出跨人群分层模型，结合高斯马尔可夫随机场分析199国2011-2021年HIV重点人群数据，提供全球可比且量化不确定性的流行率估计，优于基线方法并支持资源分配决策。
2025-09-12 stat.AP
Unveiling Spatial Epidemiology of HIV with Mobile Phone Data
越来越多的地理参考移动电话数据使人们能够识别行为模式、习惯和移动。有了这些数据，我们可以提取对许多应用潜在有用的知识，包括本研究中所解决的问题-了解流行病的空间变化。我们探索了手机服务提供商收集的数据集，并将其与公开调查中估计的空间艾滋病毒流行率联系起来。为此目的，224个功能提取的流动性和连通性的痕迹，并在50个象牙海岸省的艾滋病毒流行的水平。通过回归模型，我们评估了提取的特征的预测能力。几个模型预测的艾滋病毒流行率与实际值高度相关（>0.7）。通过贡献分析，我们确定了影响感染率的关键因素。我们的研究结果表明，夜间连接和活动，用户覆盖的空间区域和整体迁移与艾滋病毒密切相关。通过可视化的通信和流动，我们努力解释流行病的空间结构。我们发现，通信和流动性方面的强有力联系和枢纽与艾滋病毒热点相一致。
2015-03-23 cs.CY cs.SI stat.AP
Transmission clusters in the HIV-1 epidemic among men who have sex with men in Montreal, Quebec, Canada
背景几项研究使用遗传学来调查加拿大魁北克省蒙特利尔市男男性行为者（MSM）中的人类免疫缺陷病毒（HIV）传播，揭示了许多传播集群。魁北克HIV基因分型程序序列数据库现在包括来自近4,000名归类为MSM的HIV阳性个体的病毒序列。在本文中，我们研究聚类在这些数据中比较结果从几种方法：传统的贝叶斯和极大似然-引导方法，和两个最近的算法，DM-PhyClus，贝叶斯算法，产生一个措施的不确定性建议的分区，和间隙程序，一个快速的距离为基础的方法。我们通过关注原发性HIV感染（PHI）阶段的近期病例来估计集群增长。结果分析表明，从传统方法获得的聚类估计之间有相当大的重叠。Gap Procedure和DM-PhyClus依赖于不同的聚类定义，因此建议适度不同的分区。所有的估计都得出了关于集群扩展的类似结论：几个大的集群经历了相当大的增长，一些新的传输集群可能正在出现。结论.由于缺乏衡量聚类质量的金标准，因此很难在这些建议中选择最佳估计。需要开展旨在完善分类标准的工作，以改进估计数。然而，结果一致强调了集群在促进男男性接触者艾滋病发病率方面的作用。
2017-08-30 q-bio.QM stat.AP
HIV with contact-tracing: a case study in Approximate Bayesian Computation
缺失数据是流行病学中经常出现的问题，其中可能部分观察到感染过程。近似贝叶斯计算，替代数据填补方法，如马尔可夫链蒙特卡罗集成，提出了在流行病学模型的推断。这是一种完全依赖于数值模拟的无可能性方法。ABC包括计算模拟和观察到的汇总统计量之间的距离，并根据该距离对模拟进行加权。我们提出了一个原始的扩展ABC路径值汇总统计，对应的累计检测次数作为时间的函数。对于一个标准的房室模型，成功的，传染病和被感染的个人（SIR），我们证明了后验分布得到的ABC和MCMC是相似的。在一个完善的SIR模型非常适合在古巴的艾滋病毒接触者追踪数据，我们进行了比较ABC与完整的和装箱的检测时间。对于古巴的数据，我们评估了检测系统的效率，并预测了艾滋病毒/艾滋病疾病的演变。特别地，发现未检测到的感染性个体的百分比为40%的量级。
2010-05-31 stat.AP stat.CO
Predicting COVID-19 Infections Using Multi-layer Centrality Measures in Population-scale Networks
本文利用荷兰超百万人的多层网络数据研究中心性度量能否预测 COVID-19 感染风险与时间，发现其在模拟模型中有效但与真实检测数据无关联。
2023-10-31 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Binary regression analysis with network structure of respondent-driven sampling data
响应者驱动抽样（RDS）是一种从难以接触的人群中抽样的程序。它已在一些国家广泛使用，特别是在监测艾滋病毒/艾滋病和其他性传播感染方面。难以接触到的人群在此类流行病的动态中发挥着关键作用，必须为旨在遏制其传播的循证举措提供信息。在本文中，我们提出了一个简单的测试网络依赖的二进制响应变量。我们估计响应变量的患病率。我们还提出了一个二元回归模型，考虑到RDS结构，这是包括在模型中，通过一个潜在的随机效应与相关结构。拟议的模式是说明在RDS研究艾滋病毒和梅毒的男性发生性行为的男子在坎皮纳斯（巴西）。
2012-06-25 stat.AP stat.ME
Modeling the Marked Presence-only Data: A Case Study of Estimating the Female Sex Worker Size in Malawi
女性性工作者（FSW），男男性行为者（MSM）和注射毒品者（PWID）等某些亚群通常具有较高的艾滋病毒/艾滋病流行率，并且由于耻辱，歧视和刑事定罪而难以直接绘制地图。对这些人口进行精细测绘有助于在减少不平等和制止艾滋病流行方面取得进展。2016年和2017年，PLACE调查在马拉维28个地区中的20个地区的3，290个场地进行，以估计FSW的规模。这些场所表示仅存在的数据集，其中，而不是知道人们居住和不居住的地方（存在-不存在数据），只有关于访问位置的信息可用。在这项研究中，我们开发了一个贝叶斯模型，只存在的数据，并利用PLACE数据估计FSW的大小和不确定性间隔在$1.5 \times 1.5$公里的分辨率为所有的马拉维。这些估计数还可以汇总到任何理想的水平（城市/地区/区域），以便在FSW社区实施有针对性的艾滋病毒预防和治疗方案，这些方案成功地降低了艾滋病毒和其他性传播感染的发病率。
2021-06-11 stat.AP stat.ME
