CovidSim es un modelo epidemiológico para COVID-19 desarrollado por el equipo de respuesta de COVID-19 del Imperial College , dirigido por Neil Ferguson . [1] El estudio del Imperial College aborda la pregunta: si la supresión completa no es factible, ¿cuál es la mejor estrategia que combine la supresión incompleta y el control que sea factible y conduzca a resultados aceptables? [2]
Autor (es) original (es) | Neil Ferguson |
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Repositorio | https://github.com/mrc-ide/covid-sim |
Escrito en | C ++ |
Licencia | Licencia pública general GNU v3.0 |
Historia
CovidSim es un modelo basado en agentes y se basó en un modelo de influenza anterior. [3]
La base de código para el modelo se construyó inicialmente c. 2005. [4]
Informar las decisiones de política
Para el primer ministro del Reino Unido, Boris Johnson , [4] fue, según David Adam escribiendo en The Atlantic , "un factor crítico para empujar al gobierno del Reino Unido a cambiar su política sobre la pandemia" y ordenar un cierre nacional para limitar la propagación del Coronavirus. [5] [1] [6] [7]
Software
En mayo de 2020, se lanzó un derivado C ++ del código en GitHub . [8]
La última etiqueta de lanzamiento actual es v0.15.0 [9] Además, existe un paquete Anaconda con la versión v0.8.0 [10]
El software debe distinguirse de la herramienta de análisis de escenarios COVID-19 de ICL (actualmente versión 4 [11] ), que está alojada bajo el nombre de dominio https://www.covidsim.org , pero según la documentación de la investigación se basa en el modelo combinado con un modelo escudero , que es el modelo de transmisión subyacente en ausencia de vacunación. [12] [13] Más detalles están disponibles en el Informe 33 de ICL . [14]
Revisiones de código y opiniones de expertos
Tenga en cuenta que el modelo mencionado se envía y está marcado con una lista de advertencias e información del usuario, por ejemplo, sin soporte, naturaleza estocástica / kernel, criticidad de los parámetros de entrada, etc. [15] [16]
Solvencia
El programador estadounidense John Carmack dijo en abril de 2020 que trabajó en el código antes de que fuera lanzado al público, cuando era un solo archivo de lenguaje de programación C de 15.000 líneas y "algunas de las funciones parecían traducidas automáticamente desde Fortran ". pero que "le fue mucho mejor atravesar el desafío de las herramientas de análisis de código con las que lo encontré que un montón de código más moderno". [17] [18]
Defectos
New Scientist informó en marzo de 2020 que un grupo del Instituto de Sistemas Complejos de Nueva Inglaterra que revisó el modelo sugirió que contenía "errores sistemáticos". [19] [20] El periódico británico The Telegraph informó que algunos ingenieros de software que revisaron el nuevo código lo llamaron "totalmente poco confiable" y un "desastre con errores". [21]
En opinión del científico informático de la Universidad de Oxford Michael Wooldridge , el código fue "desarrollado sin la ceremonia y el rigor" de los productos profesionales, lo que no es atípico para el software de investigación y, a menudo, se pretende que terceros no lo entiendan o que se reutilice; y "si bien la crítica extensa sobre las prácticas relajadas de la ingeniería de software quizás esté justificada, no fue fundamentalmente defectuosa". [22]
Características del modelo
Reproducibilidad
Una revisión independiente de Codecheck dirigida por el Dr. Stephen Eglen de la Universidad de Cambridge confirmó que pudieron reproducir los hallazgos clave del informe del equipo de respuesta utilizando el software. [17] [23] [24] Un editorial de junio de 2020 en Nature declaró que el código base original de CovidSim cumplía con los requisitos de reproducibilidad científica . [25]
Incertidumbre
Existe más investigación para identificar las siguientes tres fuentes de incertidumbre en la simulación: [26] [27] incertidumbre paramétrica, incertidumbre de la estructura del modelo e incertidumbre del escenario: [28] La salida de la simulación depende críticamente de las entradas y puede cambiar hasta en un 300%. en 940 parámetros, de los cuales 19 se consideran los más sensibles. Por tanto, es necesario comprender la estructura del modelo y la incertidumbre del escenario. [28]
Los resultados obtenidos por Imperial usando el modelo son consistentes con otros modelos que hacen supuestos similares. [2]
Extensibilidad
La calibración del modelo se ha visto obstaculizada por la falta de pruebas, especialmente la poca comprensión de la prevalencia de la infección asintomática, sin embargo, el equipo del Imperial College hace suposiciones razonables. La dependencia del modelo de una imagen simplificada de las interacciones sociales limita su extensibilidad a los contrafactuales. Se puede esperar que la naturaleza general de las conclusiones basadas en tal modelo sea similar a las de un modelo compartimental simple. [2]
- La investigación adicional se basa en el modelo, por ejemplo, para la simulación del efecto del cierre de escuelas sobre la mortalidad. [29]
- Wouter Edeling y col. contribuyó con un complemento FabSim3 llamado FabCovidSim , [30] [31] que se basa en EasyVVUQ , una biblioteca de Python 3 para facilitar la verificación, validación y cuantificación de la incertidumbre (VVUQ) para una amplia variedad de simulaciones. [32] [33]
- En una publicación reciente sobre MedRxiv , que ahora fue aceptada por BMJ Open por Laydon et al., Los autores utilizan el modelo para "Medir los efectos del sistema Tier en la pandemia de COVID-19 en el Reino Unido entre el primer y segundo bloqueo nacional , antes de la aparición de la variante B.1.1.7 de preocupación "y concluyen que" ... se requieren intervenciones al menos tan estrictas como el Nivel 3 para suprimir la transmisión, especialmente considerando variantes más transmisibles, al menos hasta que la vacunación efectiva esté generalizada o se ha acumulado una inmunidad poblacional mucho mayor ". [34]
Ver también
- Lista de modelos de simulación COVID-19
- Centro MRC para el análisis global de enfermedades infecciosas
Referencias
- ^ a b Adam D (abril de 2020). "Informe especial: Las simulaciones que impulsan la respuesta mundial al COVID-19" . Naturaleza . 580 (7803): 316–318. Bibcode : 2020Natur.580..316A . doi : 10.1038 / d41586-020-01003-6 . PMID 32242115 . S2CID 214771531 .
- ^ a b c Eubank S, Eckstrand I, Lewis B, Venkatramanan S, Marathe M, Barrett CL (abril de 2020). "Comentario sobre Ferguson, et al.," Impacto de las intervenciones no farmacéuticas (NPI) para reducir la mortalidad por COVID-19 y la demanda de atención médica " " . Boletín de Biología Matemática . 82 (4): 52. doi : 10.1007 / s11538-020-00726-x . PMC 7140590 . PMID 32270376 . El texto se copió de esta fuente, que está disponible bajo una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0 .
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- ^ a b Bostock B (25 de abril de 2020), "Cómo 'Professor Lockdown' ayudó a salvar decenas de miles de vidas en todo el mundo y llevó el COVID-19 a Downing Street" , Business Insider
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- ^ Kelland K (17 de marzo de 2020). "Un estudio aleccionador sobre el coronavirus llevó a Gran Bretaña a endurecer su enfoque" . Reuters.
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- ^ Consultoría, Bio Nano. "Análisis de escenario Covid-19" . covidsim.org . Consultado el 5 de abril de 2021 .
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- ^ "Herramientas de planificación COVID-19" . Imperial College de Londres . Consultado el 5 de abril de 2021 .
- ^ a b Scheuber A, van Elsland SL. "Codecheck confirma la reproducibilidad de los resultados del modelo COVID-19" . Imperial News . Imperial College de Londres . Consultado el 10 de marzo de 2021 .
- ^ John Carmack [@ID_AA_Carmack] (27 de abril de 2020). "Antes de que el equipo de GitHub comenzara a trabajar en el código, era un solo archivo C de 15k líneas en el que se había trabajado durante una década, y algunas de las funciones parecían traducidas automáticamente desde Fortran" (Tweet), a través de Twitter .
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Otras lecturas
- Schneider KA, Ngwa GA, Schwehm M, Eichner L, Eichner M (noviembre de 2020). "La herramienta de simulación de preparación para la pandemia COVID-19: CovidSIM" . Enfermedades Infecciosas de BMC . 20 (1): 859. doi : 10.1186 / s12879-020-05566-7 . PMC 7675392 . PMID 33213360 .
enlaces externos
- covid-sim en GitHub
- CodeCheckers covid-report9 en GitHub