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Die Simulationsmodellierung wurde für eine Vielzahl von Gesundheitsanwendungen genutzt. Die zur Informierung der meisten Parameter dieser Modelle verwendeten Daten werden typischerweise an einem einzelnen Standort gesammelt, was die Generalisierbarkeit der Ergebnisse und Erkenntnisse für andere Populationen einschränkt. In dieser Studie untersuchen wir die Auswirkungen der Verwendung von Daten, die an mehreren Standorten gesammelt wurden, um ein agentenbasiertes Modell für multiresistente Organismen in einem Intensivpflegebereich zu parametrisieren. Wir zeigen, dass die Verwendung einzelner Standorte zur Informierung der Modellparameter stark variabel sein kann und dass die Verwendung mehrerer Standorte die Präzision dieser Schätzungen erheblich verbessern und den damit verbundenen aggregierten Modellfehler reduzieren kann.
Barnes et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
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