本研究は、インド・パンジャブ州における肝炎C ウイルス(HCV)の伝播ダイナミクスを表現するエージェントベースシミュレーションモデルを開発し、以下の点を明らかにした。
HCV 伝播ダイナミクスを考慮しないと、直接作用型抗ウイルス薬(DAA)の費用対効果が過小評価される。この過小評価の程度は治療利用率に依存する。
DAA 治療の頻度とタイミングが費用対効果に大きな影響を及ぼす。治療利用率に応じて、最適な治療頻度とタイミングが異なる。
伝播ダイナミクスを含むエージェントベースモデルにおいて、効率的な生涯アウトカム推定手法を開発した。
本研究は、HCV 感染症対策における伝播ダイナミクスの重要性、および最適な治療戦略の設計に貢献する。また、提案した生涯アウトカム推定手法は、他の感染症モデルにも応用可能である。
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