Použitie metód detekcie odľahlých hodnôt na zahrnutie vysoko heterogénnych mier infekcie do kompartmentálnych modelov

Článok sa zaoberá problémom tzv. superspreading udalostí (SSE), ktoré predstavujú extrémne a vzácne nárazy prenosu chorôb, ktoré štandardné kompartmentálne modely predpokladajúce homogenitu populácie nedokážu zachytiť. Autori predstavujú nový rámec, ktorý považuje SSE za štatistické odľahlé hodnoty v časových radoch počtov prípadov a zahrňuje ich do SIR-typu modelov prostredníctvom pulzných členov. Tento prístup oddeľuje anomálny prenos spôsobený SSE od pozadia šírenia, čím sa znižuje skreslenie pri odhade mier prenosu. Metóda bola validovaná na syntetických údajoch a následne aplikovaná na COVID-19 ohniska v Hongkongu a nemeckom okrese Gütersloh. Výsledky ukázali zlepšené prispôsobenie modelov a robustnejšie odhady transmisivity pozadia. Modulárny rámec je adaptabilný na rôzne choroby a kontexty údajov.