疫学的データに対する個々のベースのモデルのキャリブレーション：系統的レビュー

公衆衛生政策を通知する個人ベースのモデル（IBM）は、データに合わせて調整し、不確実性の推定値を提供する必要があります。モデルキャリブレーション方法の2つの主要なコンポーネントは、パラメーター検索戦略と適合度（GOF）測定です。これらのそれぞれには多くのオプションが存在します。このレビューは、感染症の拡散をモデル化するIBMSで使用されるキャリブレーション方法の概要を提供します。2013年1月1日から2018年12月31日の間に公開されたHIV、結核、およびマラリア疫学の公衆衛生政策を通知するIBMSを較正するためのシミュレーションベースの方法を採用するPubMedに関する記事を特定しました。母集団レベルのターゲットへのモデル出力。パラメーター検索戦略、GOF測定、およびモデル検証に関する情報を抽出しました。PubMed検索では、653の候補者記事を特定し、そのうち84件がレビュー基準を満たしました。含まれる記事のうち、40（48％）は、定量的GOF測定とアルゴリズムパラメーター検索戦略 - 最適化アルゴリズム（14/40）またはサンプリングアルゴリズム（26/40）を組み合わせました。これらの40の記事は、パラメーター検索戦略とGOF測定の選択が大きく異なりました。残りの44（52％）の記事では、パラメーター検索戦略を特定できないか（32/44）、非公式の非繁殖可能な方法（12/44）として説明されました。これらの44の記事のうち、大多数（25/44）は、使用されているGOF尺度について不明でした。残りのうち、GOFを定量​​的に評価したのは5人だけでした。含まれている記事の少数派のみが、14人（17％）がモデルキャリブレーション法の選択の理論的根拠を提供しました。モデルの検証は、31（37％）の記事で報告されました。キャリブレーション方法に関する報告は、HIV、マラリア、結核透過ダイナミクスの疫学的モデリング研究では最適ではありません。よりよく文書化されたアルゴリズムのキャリブレーション方法の採用は、モデルベースの疫学における再現性と推論の質の両方を改善する可能性があります。パラメーター検索戦略とGOF測定に関する意思決定を通知するために、キャリブレーション方法のパフォーマンスを比較する研究が必要です。

Individual-based models (IBMs) informing public health policy should be calibrated to data and provide estimates of uncertainty. Two main components of model-calibration methods are the parameter-search strategy and the goodness-of-fit (GOF) measure; many options exist for each of these. This review provides an overview of calibration methods used in IBMs modelling infectious disease spread. We identified articles on PubMed employing simulation-based methods to calibrate IBMs informing public health policy in HIV, tuberculosis, and malaria epidemiology published between 1 January 2013 and 31 December 2018. Articles were included if models stored individual-specific information, and calibration involved comparing model output to population-level targets. We extracted information on parameter-search strategies, GOF measures, and model validation. The PubMed search identified 653 candidate articles, of which 84 met the review criteria. Of the included articles, 40 (48%) combined a quantitative GOF measure with an algorithmic parameter-search strategy-either an optimisation algorithm (14/40) or a sampling algorithm (26/40). These 40 articles varied widely in their choices of parameter-search strategies and GOF measures. For the remaining 44 (52%) articles, the parameter-search strategy could either not be identified (32/44) or was described as an informal, non-reproducible method (12/44). Of these 44 articles, the majority (25/44) were unclear about the GOF measure used; of the rest, only five quantitatively evaluated GOF. Only a minority of the included articles, 14 (17%) provided a rationale for their choice of model-calibration method. Model validation was reported in 31 (37%) articles. Reporting on calibration methods is far from optimal in epidemiological modelling studies of HIV, malaria and TB transmission dynamics. The adoption of better documented, algorithmic calibration methods could improve both reproducibility and the quality of inference in model-based epidemiology. There is a need for research comparing the performance of calibration methods to inform decisions about the parameter-search strategies and GOF measures.