แบบจำลอง Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR)
แบบจำลอง SEIR เป็นแบบจำลองแบบแบ่งส่วนของการแพร่กระจายของโรคที่แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มผู้ที่อ่อนแอ (susceptible), ผู้ที่ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อ (exposed), ผู้ที่แพร่เชื้อ (infectious) และผู้ที่หายป่วยแล้ว (recovered) จากนั้นจะอธิบายการไหลเวียนของบุคคลระหว่างส่วนเหล่านี้เมื่อเวลาผ่านไป การเพิ่มระยะผู้ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อ (ระยะแฝง) เข้าไปในโครงสร้าง SIR ที่เรียบง่ายกว่า ทำให้แบบจำลอง SEIR สามารถจับภาพความล่าช้าระหว่างการติดเชื้อและการแพร่เชื้อซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของโรคหลายชนิด และเป็นหนึ่งในกรอบการทำงานหลักของระบาดวิทยาโรคติดเชื้อ
Definition
แบบจำลอง SEIR เป็นแบบจำลองการแพร่กระจายแบบแบ่งส่วนที่แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มผู้ที่อ่อนแอ ผู้ที่ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อ (ระยะแฝง) ผู้ที่แพร่เชื้อ และผู้ที่หายป่วยแล้ว และใช้อัตราการเปลี่ยนแปลงระหว่างกลุ่มเหล่านี้เพื่ออธิบายว่าการระบาดของโรคพัฒนาไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป
Scope
บทความนี้อธิบายแนวคิดการสร้างแบบจำลองแบบแบ่งส่วน ความหมายของส่วน S, E, I และ R และการเปลี่ยนแปลงระหว่างส่วนเหล่านี้ ความสัมพันธ์ของแบบจำลองเหล่านี้กับจำนวนการแพร่พันธุ์ และสมมติฐานที่ทำให้ง่ายขึ้น แบบจำลองนี้เป็นหัวข้ออ้างอิงทางระเบียบวิธีวิจัย ไม่ใช่แนวทางปฏิบัติทางคลินิก
Core questions
- ส่วน S, E, I และ R แสดงถึงอะไร และบุคคลเคลื่อนที่ระหว่างส่วนเหล่านี้ได้อย่างไร?
- เหตุใดการเพิ่มส่วนผู้ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อจึงมีความสำคัญ และ SEIR แตกต่างจาก SIR อย่างไร?
- โครงสร้างของแบบจำลองเกี่ยวข้องกับจำนวนการแพร่พันธุ์พื้นฐานอย่างไร?
- แบบจำลองเหล่านี้มีสมมติฐานอะไรบ้าง เช่น การผสมแบบเป็นเนื้อเดียวกัน?
Key concepts
- ส่วนผู้ที่อ่อนแอ (S)
- ส่วนผู้ที่ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อ / ระยะแฝง (E)
- ส่วนผู้ที่แพร่เชื้อ (I)
- ส่วนผู้ที่หายป่วยแล้ว / ถูกกำจัดออกไป (R)
- อัตราการเปลี่ยนแปลง (การแพร่เชื้อ, การดำเนินโรค, การหายป่วย)
- สมมติฐานการผสมแบบเป็นเนื้อเดียวกัน
- ความสัมพันธ์กับ R0 และค่าเกณฑ์
Key theories
- การสร้างแบบจำลองการระบาดแบบแบ่งส่วน
- Kermack และ McKendrick ได้นำเสนอแนวทางแบบแบ่งส่วนที่แสดงถึงการระบาดเป็นการไหลเวียนระหว่างกลุ่มผู้ที่อ่อนแอ ผู้ที่แพร่เชื้อ และผู้ที่หายป่วยแล้ว ซึ่งเป็นกรอบการทำงานที่แบบจำลอง SEIR ขยายออกไปโดยการแทรกส่วนผู้ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อ (ระยะแฝง)
- การหาค่า R0 รุ่นถัดไปในแบบจำลองแบบแบ่งส่วน
- Diekmann และเพื่อนร่วมงานได้แสดงให้เห็นถึงวิธีการหาจำนวนการแพร่พันธุ์พื้นฐานโดยตรงจากโครงสร้างของแบบจำลองแบบแบ่งส่วนผ่านเมทริกซ์รุ่นถัดไป ซึ่งเชื่อมโยงอัตราการเปลี่ยนแปลงของ SEIR กับพฤติกรรมเกณฑ์ของแบบจำลอง
Mechanisms
ในแบบจำลอง SEIR บุคคลที่อ่อนแอจะกลายเป็นผู้ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อในอัตราที่ขึ้นอยู่กับการสัมผัสกับบุคคลที่แพร่เชื้อ บุคคลที่ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อจะเข้าสู่กลุ่มผู้ที่แพร่เชื้อหลังจากระยะแฝง บุคคลที่แพร่เชื้อจะหายป่วย (หรือถูกกำจัดออกไป) หลังจากระยะแพร่เชื้อ และบุคคลที่หายป่วยแล้วมักจะถือว่ามีภูมิคุ้มกัน การไหลเวียนเหล่านี้ถูกเขียนเป็นอัตราการเปลี่ยนแปลง และจำนวนการแพร่พันธุ์พื้นฐานเกิดขึ้นจากการรวมกันของอัตราเหล่านี้ รูปแบบที่ง่ายที่สุดจะสมมติการผสมแบบเป็นเนื้อเดียวกัน อัตราคงที่ และประชากรปิด และสมมติฐานเหล่านี้สามารถผ่อนคลายได้โดยการเพิ่มส่วนสำหรับอายุ โครงสร้างเชิงพื้นที่ หรือภูมิคุ้มกันที่ลดลง กรณีพิเศษของ SIR จะละเว้นส่วนผู้ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อเมื่อระยะแฝงมีค่าน้อยมาก
Clinical relevance
แบบจำลองแบบแบ่งส่วน เช่น SEIR เป็นพื้นฐานที่นักวิเคราะห์ใช้ในการคาดการณ์แนวโน้มการระบาดและสำรวจในระดับประชากรว่าการเปลี่ยนแปลงในการสัมผัสหรือภูมิคุ้มกันจะเปลี่ยนแปลงการแพร่กระจายอย่างไร แบบจำลองเหล่านี้เป็นกรอบการสร้างแบบจำลองอ้างอิงที่อธิบายพลวัตของประชากร และไม่ใช่พื้นฐานสำหรับการตัดสินใจในการวินิจฉัยหรือการรักษาเฉพาะบุคคล
Epidemiology
SEIR และแบบจำลองแบบแบ่งส่วนที่เกี่ยวข้องถูกนำมาใช้เพื่อศึกษาการติดเชื้อหลากหลายชนิดที่มีระยะแฝงและเพื่อตีความข้อมูลการระบาด การคาดการณ์ของแบบจำลองเหล่านี้ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์และโครงสร้างที่สมมติขึ้นอย่างมาก ดังนั้นผลลัพธ์จึงควรอ่านเป็นการพึ่งพาสถานการณ์มากกว่าการพยากรณ์ที่แม่นยำ
History
กรอบการทำงานแบบแบ่งส่วนมีต้นกำเนิดมาจาก Kermack และ McKendrick ในปี 1927 ตลอดหลายทศวรรษต่อมา ได้มีการพัฒนาเป็นตระกูล SIR และ SEIR และสังเคราะห์โดย Anderson และ May ในขณะที่วิธีการรุ่นถัดไปของ Diekmann และเพื่อนร่วมงานได้ชี้แจงว่าจำนวนการแพร่พันธุ์มาจากโครงสร้างแบบแบ่งส่วนได้อย่างไร
Debates
- โครงสร้างแบบจำลองต้องสมจริงแค่ไหน?
- แบบจำลอง SEIR แบบผสมเป็นเนื้อเดียวกันที่เรียบง่ายมีความโปร่งใส แต่สามารถทำให้พลวัตผิดพลาดได้เมื่อประชากรมีโครงสร้างตามอายุหรือการสัมผัสที่แข็งแกร่ง การสร้างความหลากหลายมากน้อยเพียงใดเป็นการแลกเปลี่ยนระหว่างความสมจริงกับความสามารถในการจัดการและความสามารถในการระบุ ซึ่งเป็นการตัดสินใจในการสร้างแบบจำลองที่เกิดขึ้นซ้ำๆ
Key figures
- William Ogilvy Kermack
- Anderson Gray McKendrick
- Roy Anderson
- Robert May
- Odo Diekmann
- Matt Keeling
Related topics
Seminal works
- kermack-mckendrick-1927
- diekmann-1990
- anderson-may-1991
Frequently asked questions
- แบบจำลอง SIR และ SEIR แตกต่างกันอย่างไร?
- แบบจำลอง SEIR เพิ่มส่วนผู้ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อ (ระยะแฝง) สำหรับบุคคลที่ติดเชื้อแต่ยังไม่สามารถแพร่เชื้อได้ ในขณะที่แบบจำลอง SIR ละเว้นขั้นตอนนี้และสมมติว่าบุคคลจะสามารถแพร่เชื้อได้ทันทีที่ติดเชื้อ
- ส่วน 'ผู้ได้รับเชื้อแต่ยังไม่แพร่เชื้อ' หมายถึงอะไร?
- หมายถึงบุคคลที่ติดเชื้อแล้วแต่ยังอยู่ในระยะแฝงและยังไม่สามารถแพร่เชื้อได้ ซึ่งต่อมาจะเข้าสู่ส่วนผู้ที่แพร่เชื้อ