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Un simulatore realistico di diffusione di malattia infettiva e focolai pandemici, basato su un modello stocastico di meta-popolazione chiamato GLEAM, che utilizza dati del mondo reale relativi a censimento e mobilità.

Il simulatore GLEAMviz è un'applicazione client-server che implementa il modello GLEAM, inteso per l'utilizzo da parte di epidemiologhi e responsabili politici per analizzare minacce di pandemia, prevederne l'evoluzione e aiutare a risolvere le sfide affrontate nello sviluppo di strategie d'intervento che ne minimizzino l'impatto.

GLEAM è un modello stocastico di meta-popolazione che utilizza tre layer fondamentali: popolazione, mobilità e malattia. La popolazione mondiale è divisa in più di 3200 sotto-popolazioni che ruotano attorno ai principali hub di trasporto aereo: il layer popolazione utilizza i dati del progetto Gridded Population of the World di SEDAC (https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4). Tali aree censite sono interconnesse mediante due diverse reti di mobilità; la mobilità a lungo raggio utilizza i dati dei passeggeri aerei raccolti da OAG, mentre la mobilità a corto raggio tra regioni vicine è simulata mediante i dati di pendolarismo. In ciascuna sotto-popolazione la dinamica della malattia utilizza un approccio di modellazione compartimentale: l'evoluzione dell'evento epidemico è determinata mediante equazioni che descrivono il passaggio di individui tra compartimenti diversi.

Il modello GLEAM è stato esteso in modi diversi, ad esempio integrandolo con dettagliati modelli "agent based" a livello di Paese ed è stato usato e convalidato in molti scenari di vita reale, a partire dalla pandemia influenzale H1N1 del 2009. L'utilizzo del simulatore GELAMviz permette di analizzare lo e stimare l'efficacia delle varie strategie di contenimento.

Il client GELAMviz permette agli utenti di progettare simulazioni di focolai di malattia infettiva con molta flessibilità. È possibile definire compartimentalizzazioni complesse e inserire i parametri di transizione in modo strutturale; poi, specificando le condizioni iniziali, è possibile simulare l'evoluzione di una pandemia stimandone le quantità rilevanti, ad esempio incidenza, tempo di penetrazione ecc. Lo permette di simulare varie strategie di , vale a dire l'uso di farmaci o vaccini, nonché di confrontare l'evoluzione prevista con lo scenario della linea base. 

Supported Use Cases

Modelling the outbreak of a new COVID-19 strain in the Valencia region

GLEAM will be used as a predictive modelling tool for the simulation of the outbreak of a new COVID-19 strain in the Valencia region, in particular by providing information about the spreading of the disease to other regions in Spain. The output obtained from the simulations will represent the median value and 95% confidence interval related to the daily fractions of new and cumulative transitions (e.g., latent, infectious, recovered individuals) at different geographic levels, and possibly given for each age group separately. Moreover, invasion tree data will also be generated when required.

Related CM functions

Illustrations
Logo GLEAMviz
Esempio di Dashboard GLEAMviz
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