Voor het speerpunt Wiskundige modellering van ziekten heeft het onderzoek in 2017 een aantal nieuwe inzichten opgeleverd. Deze inzichten dragen bij aan de verbetering van public health interventies.
In het project MOST is een methode ontwikkeld om bij uitbraken van voedselinfecties de oorzaak (besmettingsbron) sneller op te sporen. iMPaCT onderzocht de invloed van risicoperceptie op effectiviteit van chlamydia-screening. Verder zijn in het AIM-MRA project activiteiten uitgevoerd die beleidsontwikkeling voor de bestrijding van voedselinfecties kunnen ondersteunen. Deze drie projecten zijn uitgebreider beschreven in de highlights.
Bij sommige projecten liepen de onderzoekers aan tegen onverwachte moeilijkheden. Het project DMinfra zou de schattingsmethode Simulated Annealing toepassen in het Doetinchem Cohort. Dit bleek niet goed mogelijk op de dataset van het Doetinchem Cohort, omdat er te weinig events (ziekte- en sterftegevallen) in het cohort hebben plaatsgevonden. Hierdoor is het schatten van risicofactoren die met ziekte en sterfte te maken hebben niet goed mogelijk. Als alternatief worden harzardratio’s in de literatuur gezocht. Deze worden vervolgens toegepast op sterftestatistieken en ziekteprevalenties van het CBS en VZinfo. De Doetinchem Cohort-data zullen dan gebruikt worden voor validatie van het model. Ook bevatte de data over calorie-inname en fysieke activiteit in het Doetinchem Cohort teveel onzekerheid. Wanneer deze data gebruikt werden om de BMI te schatten, leidde dit tot een onrealistische BMI-verdeling in de bevolking. In het uiteindelijke model is BMI afgeleid van leeftijd, geslacht en kalenderjaar.
In het project DEDIPOP wordt een synthetische populatie ontwikkeld met daarin relevante risicofactoren en ziekte. De constructie van een synthetische populatie op basis van gegevens stootte op beperkingen door te lange rekentijden. Er is besloten om met versimpelde modellen door te gaan. De oplossingen die zijn gevonden voor deze moeilijkheden hebben geleid tot nieuwe inzichten over het werken met grote datasets en de daarvoor nodige statistische methoden.
AIM-MRA
In AIM-MRA zijn verschillende onderzoeken gedaan. Er is een meta-analyse van gepubliceerde challenge-studies naar dosis respons relatie van Campylobacter uitgevoerd. Voor het optreden van een symptomatische infectie met Campylobacter zijn hoge doses van de bacterie nodig, terwijl infectie al bij lage dosis kan optreden. Dit heeft implicaties voor opbouw van immuniteit en voor de mogelijke effecten van veranderingen van infectiedruk op populatieniveau. Ook zijn modellen ontwikkeld die schatten welke invloed preventiemaatregelen hebben op de immuniteit van mensen en wat dat betekent voor het ontstaan van ziekte. Als personen door hygiënemaatregelen minder vaak blootgesteld worden aan een voedselpathogeen zoals Campylobacter of Salmonella, neemt de immuniteit voor dit pathogeen in de bevolking af. Deze immuniteitsafname kan ervoor zorgen dat meer personen die blootgesteld worden de symptomatische ziekte ontwikkelen. Dit soort effecten van preventiemaatregelen hebben invloed op de uitkomst van risico-analyses. Het model is gereed en kan beleidsontwikkeling voor de bestrijding van voedselinfecties ondersteunen.
iMPaCT
Wiskundige modellen die rekening houden met psychologische determinanten (iMPaCT)
In iMPaCT wordt de invloed van risicoperceptie op effectiviteit van chlamydia-screening onderzocht. Een modelleringsstudie liet zien dat de combinatie van hoog risicogedrag en lage risicoperceptie de effectiviteit van screening significant vermindert. Deze studie maakte gebruik van data uit een survey over seksueel gedrag en risicoperceptie. Gerichte interventies op groepen die hun risico te laag inschatten zou de effectiviteit van de interventie kunnen verbeteren.
MOST
In MOST is een methode ontwikkeld om bronnen van voedselgerelateerde uitbraken met infectieziekten als gevolg sneller te kunnen opsporen. Deze Bayesiaanse methode voor een formele selectie van variabelen houdt rekening met misclassificatie van respons, ontbrekende meetwaarden, en andere dataproblemen die een rol spelen bij uitbraak-onderzoek. De methode werkt beter dan eerdere methodes die zijn getest op data van een uitbraak van Salmonella Thompson in Nederland.
Toekomstgericht
In dit speerpunt is een eerste aanzet gemaakt om gedrag en risicoperceptie op te nemen in wiskundige modellen. Hier zal ook in de toekomst meer onderzoek naar worden gedaan. Daarnaast zal in de toekomst de samenwerking met bioinformatica en het analyseren van grote datasets steeds belangrijker worden.
Meer informatie over het speerpunt Wiskundige modellering van ziekten.