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Comparing Endogenous and Exogenous Behaviour Change Mechanisms in COVID-19 Models
Beginning in early 2020, much of the world’s population experienced a considerable shift in their behaviour patterns, driven by the onset and continued response to the COVID-19 pandemic. These changed behaviours subsequently impacted COVID-19 transmission in a way that most traditional infectious disease models would fail to capture. Incorporating behaviour change in a model can be accomplished using either exogenous mechanisms through inclusion of external behaviour covariate information, or endogenous mechanisms that leverage metrics based on case numbers. This talk will introduce several Bayesian mechanistic transmission models with either exogenous or endogenous behaviour change mechanisms. The advantages, disadvantages, and effectiveness of each approach will be illustrated through analyses of COVID-19 data across several temporal waves and geographical locations.
Comparaison des mécanismes endogènes et exogènes de changement de comportements dans les modèles de COVID-19
Au début de l'année 2020, une grande partie de la population mondiale a connu un changement considérable de ses comportements, en raison de l'apparition de la pandémie de COVID-19 et des actions entreprises en réponse à celle-ci. Ces changements de comportement ont ensuite eu un impact sur la transmission de COVID-19 que la plupart des modèles traditionnels de maladies infectieuses n'ont pas réussi à modéliser. L'intégration des changements de comportement dans un modèle peut se faire par le biais de mécanismes exogènes, en incluant des covariables comportementales externes, ou par le biais de mécanismes endogènes, en s'appuyant sur des mesures basées sur le nombre de cas. Cet exposé présentera plusieurs modèles bayésiens de transmission mécaniste avec des mécanismes de changement de comportements exogènes ou endogènes. Les avantages, les inconvénients et l'efficacité de chaque approche seront illustrés par des analyses de données de COVID-19 sur plusieurs vagues temporelles et emplacements géographiques.
Date and Time
-
Co-auteurs (non y compris vous-même)
Rob Deardon
University of Calgary
Lorna Deeth
University of Guelph
Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais

Speaker

Edit Name Primary Affiliation
Madeline Ward University of Calgary