The other two courses in this specialisation require you to perform deterministic modelling - in other words, the epidemic outcome is predictable as all parameters are fully known. However, this course delves into the many cases – especially in the early stages of an epidemic – where chance events can be influential in the future of an epidemic. So, you'll be introduced to some examples of such ‘stochasticity’, as well as simple approaches to modelling these epidemics using R. You will examine how to model infections for which such ‘population structure’ plays an important role in the transmission dynamics, and will learn some of the basic approaches to modelling vector-borne diseases, including the Ross-McDonald Model.
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Spécialisation Infectious Disease ModellingImperial College LondonÀ propos de ce cours
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Approx. 20 heures pour terminer
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Sous-titres : Anglais
Ce que vous allez apprendre
Distinguish between stochastic and deterministic models, explain when either are appropriate, and perform simple simulations of a stochastic model
Identify where it is important to incorporate population structure in a model and design and simulate a transmission model capturing such structure
Evaluate the assumptions behind the Ross MacDonald model, and code such a model using R to simulate the dynamics of a vector-borne disease
Critically evaluate a modelling study and communicate its strengths and weaknesses to a scientifically literate audience
Compétences que vous acquerrez
Mathematical ModelR ProgrammingInfectious Diseases
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Imperial College London
Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges.
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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Global Master of Public Health de Imperial College London.
Si vous êtes admis au programme complet, vos cours seront pris en compte dans votre apprentissage diplômant.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
7 heures pour terminer
Building on the SIR Model: Stochasticity
The other two courses in this specialisation have focused on performing deterministic modelling - that is, the epidemic outcome is predictable as all parameters are fully known. However, there are many cases, especially in the early stages of an epidemic, where chance events can be influential in the future of an epidemic. In this module, you will be introduced to some examples of such ‘stochasticity’, as well as, simple approaches to modelling these epidemics using R.
7 heures pour terminer
5 vidéos (Total 14 min), 8 lectures
5 vidéos
An Insider's View of IDM4 min
Stochastic and Deterministic Models2 min
Simulating Stochasticity2 min
Populations with Pre-Existing Immunity2 min
8 lectures
Welcome to Infectious Disease Modelling10 min
About the Infectious Disease Modelling Team10 min
Glossary10 min
Modelling Infectious Disease Dynamics35 min
Building on the SIR Model3 min
The Story of MERS Coronavirus10 min
Calculating Incidence in a Deterministic Model45 min
The Resurgence of Measles15 min
6 heures pour terminer
Building on the SIR model: Heterogeneity
In the basic deterministic SIR model, all susceptible individuals in a population are subject to the same risks of infection. However, there are many important infectious diseases where certain groups of the population account for a disproportionate amount of transmission: these are not always the same groups that bear the greatest amount of morbidity and mortality. In this module, you will examine how to model infections for which such ‘population structure’ plays an important role in the transmission dynamics.
6 heures pour terminer
2 vidéos (Total 7 min), 2 lectures
2 lectures
The story of Seasonal Influenza15 min
Modelling Influenza Vaccination Policy in the UK40 min
5 heures pour terminer
Building on the SIR model: Vector-borne Diseases
Many important diseases are not directly transmitted between hosts, but depend on ‘vectors’ to pass infection between hosts, for example biting insects. It is important to be able to extend the modelling approaches you have studied so far to capture these more complex forms of natural history. In this module, you will learn some of the basic approaches to modelling vector-borne diseases, including the Ross-McDonald model, which is a framework that provides an important foundation for such diseases.
5 heures pour terminer
6 vidéos (Total 25 min), 1 lecture
6 vidéos
Ross MacDonald/Force of Infection - Part 24 min
Vectorial Capacity - Part 11 min
Vectorial Capacity - Part 2: Impact of Interventions5 min
A Closer Look at Interventions Against VBDs6 min
Vector-borne Diseases: Interventions and R02 min
1 lecture
The Story of Dengue20 min
2 heures pour terminer
Assignment: Modelling Study Critique
Even if you are not designing and simulating mathematical models in future, it is important to be able to critically assess a model, to appreciate its strengths and weaknesses, and to identify how it could be improved. One way of gaining this skill is to conduct a critical peer review of a modelling study in the position of a reviewer evaluating it for publication in a journal. This module is reserved for the completion of your assignment - for you to apply the knowledge and skills you've developing throughout this specialisation.
2 heures pour terminer
Avis
Meilleurs avis pour BUILDING ON THE SIR MODEL
par GC23 juin 2020
I thought it was clear, the syntax problems were about the same topic and needed the solution talked about in the videos. The subject was completely covered. I already recommended it to like 5 people.
par IH20 sept. 2020
A great learning opportunity. Advanced content presented in a convincing and understandable manner. Simply amazing.
par DT13 août 2020
I have found it useful for increasing my insights into infectious disease modelling.
À propos du Spécialisation Infectious Disease Modelling
Mathematical modelling is increasingly being used to support public health decision-making in the control of infectious diseases. This specialisation aims to introduce some fundamental concepts of mathematical modelling with all modelling conducted in the programming language R - a widely used application today.
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