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在不同早期疫情条件下最大化有限疫苗供应的影响：男男性行为人群中猴痘病毒传播的两城市模型分析
模型结构和参数化 我们的模型包括 6 种健康状态：易感、接种疫苗、暴露、感染、隔离和康复（图 1A）。每个城市进一步按性风险水平分层（高或低由性伴侣数量定义），以反映疫苗优先级 2 和观察到的 MPXV 感染风险差异。16 表 1 总结了默认模型参数。较高和较低水平性风险的定义概述在附录 1 中，可在 www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.221232/tab-related-content 上查阅。为了参数化模型，我们借鉴了之前对加拿大 GBMSM 性网络的分析 17,20 和当前疫情背景下新出现的 MPXV 流行病学数据。 22–24,26,31 我们校准了高风险人群中性伴侣的平均数量，以获得特定城市的 R 0，范围从 1 到 2。附录 1 提供了有关模型实施和参数化的更多详细信息。我们用高风险人群中的 10 个输入病例或种子病例初始化所有模拟，这些病例分布在 2 个城市，如分析小节所述，并按平均阶段持续时间按比例分布在暴露、传染和隔离阶段。
引用 (APA) de Metz, J., Thoral, P. J., Chorus, C. G., Elbers, P. W. G., & van den Bogaard, B. (2021)。行为人工智能技术用于 COVID-19 重症监护分诊决策：使隐含变得明确。重症监护医学，47(11)，1327-1328。 https://doi.org/10.1007/s00134-021-06453-8
亲爱的编辑，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行使全球重症监护病房 (ICU) 的容量达到极限。虽然定量配给 ICU 床位和对启动维持生命疗法的适当性做出伦理判断多年来一直是重症监护的常规部分 [ 1 , 2 ]，但 COVID-19 带来了对不堪重负的 ICU 中的患者进行分诊的独特需求。虽然确实存在指导方针，但 ICU 入院政策因国家、机构和个体重症监护医师而异 [ 3 ]。此外，虽然指南建议在撤回维持生命疗法方面采取多学科方法，但分诊决定往往由个体医生在下班后、危机时刻和床边做出。为了改进这一分类过程，我们探索了实施基于行为人工智能技术 (BAIT) 的决策支持模式的选项，BAIT 是一种源自离散选择建模的技术 [ 4 ]。通过离散选择建模，可以将专业知识编码，以深入了解通常隐含的决策权衡（背景信息、补充信息）。我们旨在开发一个模型，阐明荷兰重症监护医师用来确定 COVID-19 患者是否有资格入住 ICU 的隐含条件。在多次头脑风暴会议中，我们确定了重症监护医师可能用来评估 COVID-19 是否有资格接受 ICU 治疗和机械通气的因素