modeling the ebola outbreak in west africa, december 2nd 2014 update

20
DRAFT – Not for a.ribu2on or distribu2on Modeling the Ebola Outbreak in West Africa, 2014 December 2 nd Update Bryan Lewis PhD, MPH ([email protected] ) presen2ng on behalf of the Ebola Response Team of Network Dynamics and Simula2on Science Lab from the Virginia Bioinforma2cs Ins2tute at Virginia Tech Technical Report #14128

Upload: ndsslvt

Post on 21-Aug-2015

49 views

Category:

Science


0 download

TRANSCRIPT

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Modeling  the  Ebola    Outbreak  in  West  Africa,  2014  

December  2nd  Update    

Bryan  Lewis  PhD,  MPH  ([email protected])  presen2ng  on  behalf  of  the  Ebola  Response  Team  of    

Network  Dynamics  and  Simula2on  Science  Lab  from  the  Virginia  Bioinforma2cs  Ins2tute  at  Virginia  Tech  

Technical  Report  #14-­‐128  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

NDSSL  Ebola  Response  Team  Staff:  Abhijin  Adiga,  Kathy  Alexander,  Chris  Barre.,  Richard  Beckman,  Keith  Bisset,  Jiangzhuo  Chen,  Youngyoun  Chungbaek,  Stephen  Eubank,  Sandeep  Gupta,  Maleq  Khan,  Chris  Kuhlman,  Eric  Lofgren,  Bryan  Lewis,  Achla  Marathe,  Madhav  Marathe,  Henning  Mortveit,  Eric  Nordberg,  Paula  Stretz,  Samarth  Swarup,  Meredith  Wilson,Mandy  Wilson,  and  Dawen  Xie,  with  support  from  Ginger  Stewart,  Maureen  Lawrence-­‐Kuether,  Kayla  Tyler,  Kathy  Laskowski,  Bill  Marmagas    Students:  S.M.  Arifuzzaman,  Aditya  Agashe,  Vivek  Akupatni,  Caitlin  Rivers,  Pyrros  Telionis,  Jessie  Gunter,  Elisabeth  Musser,  James  Schli.,  Youssef  Jemia,  Margaret  Carolan,  Bryan  Kaperick,  Warner  Rose,  Kara  Harrison          

2  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Currently  Used  Data  

●  Data  from  WHO,  MoH  Liberia,  and  MoH  Sierra  Leone,  available  at  h.ps://github.com/cmrivers/ebola  

●  MoH  and  WHO  have  reasonable  agreement  ●  Sierra  Leone  case  counts  censored  up  

to  4/30/14.  ●  Time  series  was  filled  in  with  missing  

dates,  and  case  counts  were  interpolated.  

       Cases  Deaths    Guinea      2134  1260    Liberia      7244  3016    Sierra  Leone    6911  1510    Total      16,311  5794  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Liberia  –  Case  Loca2ons  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Liberia  Surveillance  Jump  

1161  deaths    jump  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Liberia  Forecast    

9/29  to  

10/5  

10/06  to  

10/12  

10/13  to  

10/19  

10/20  to  

10/26  

10/27  to  

11/02  

11/03  to  

11/09  

11/10  to  

11/16  

11/17  to  

11/23  

11/24  to  

11/30  

12/1  to  

12/7  

12/8  to  

12/14  

12/15  to  

12/21  

Reported   261   298   446   1604*   227   298   223   94   0   -­‐-­‐   -­‐-­‐   -­‐-­‐  

Reported    back  log  adjusted  

657   549   691   490  

Newer  model  

512   508   497   483   469   457   444   431   419   407   405   393  

Reproduc2ve  Number  Community      0.3  Hospital        0.3  Funeral          0.3  Overall            0.9    

   

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Sierra  Leone  –  County  Data  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Sierra  Leone  Forecast  

9/22  to  

9/28  

9/29  to    

10/05  

10/06  to  

10/12  

10/13  to  

10/19  

10/20  to  

10/26  

10/27    to  

11/02  

11/03    to  

11/09  

11/10  to  

11/16  

11/17  to  

11/23  

11/24  to  

11/30  

12/01  to  

12/07  

12/08  to  

12/14  

Reported   377   467   468   454   494   486   480   684   643   577   -­‐-­‐   -­‐-­‐  

Forecast  original   380   464   566   690   841   1025   1250   1523   1856  

Forecast  change  txm   430   524   561   565   595   624   654   686   719  

35%  of  cases  are  hospitalized  

ReproducIve  Number  Community  1.10    Hospital    0.37    Funeral    0.15    Overall    1.63      

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

SL  longer  term  forecast  Sierra  Leone  –  Newer  Model  fit  –  Weekly  Incidence  

2014-­‐10-­‐19        431  2014-­‐10-­‐26        524  2014-­‐11-­‐02        561  2014-­‐11-­‐09        591  2014-­‐11-­‐16        620  2014-­‐11-­‐23        650  2014-­‐11-­‐30        682  2014-­‐12-­‐07        715  2014-­‐12-­‐14        749  2014-­‐12-­‐21        786  2014-­‐12-­‐28        824  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Sierra  Leone  -­‐  Prevalence  Date   People  in  H+I    

9/15/14   253  9/22/14   309  9/29/14   377  10/6/14   460  10/13/14   560  10/19/14   657  10/26/14   715  11/2/14   754  11/9/14   791  11/16/14   830  11/23/14   870  11/30/14   912  12/7/14   957  12/14/14   1003  12/21/14   1052  12/28/14   1103  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Guinea  Forecasts  

40%  of  cases  are  hospitalized  

ReproducIve  Number  Community  0.70    Hospital    0.13    Funeral    0.09    Overall    0.93    

10/09  to  

10/15  

10/16  to  

10/19  

10/23to  

10/29  

10/30to  

11/05  

11/06    to  

11/12  

11/13  to  

11/19  

11/20  to  

11/26  

11/27  to  

12/03  

12/04  to  

12/10  

12/11  to  

12/17  

Reported   175   129   143   12   136   121   142   52   -­‐-­‐   -­‐-­‐  

Forecast   118   118   115   112   109   106   103   100   97   94  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Guinea  Prevalence  Date   People  

needing  care  9/1/14   77  9/8/14   87  9/15/14   100  9/22/14   114  9/29/14   130  10/5/14   140  10/12/14   140  10/19/14   137  10/26/14   133  11/2/14   129  11/9/14   126  11/16/14   122  11/23/14   118  11/30/14   115  12/7/14   112  12/14/14   108  12/21/14   105  12/28/14   102  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

APPENDIX  Suppor2ng  material  describing  model  structure,  and  addi2onal  results  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Legrand  et  al.  Model  Descrip2on  

Exposednot infectious

InfectiousSymptomatic

RemovedRecovered and immune

or dead and buried

Susceptible

HospitalizedInfectious

FuneralInfectious

Legrand,  J,  R  F  Grais,  P  Y  Boelle,  A  J  Valleron,  and  A  Flahault.  “Understanding  the  Dynamics  of  Ebola  Epidemics”  Epidemiology  and  Infec1on  135  (4).  2007.    Cambridge  University  Press:  610–21.    doi:10.1017/S0950268806007217.  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Compartmental  Model  

•  Extension  of  model  proposed  by  Legrand  et  al.  Legrand,  J,  R  F  Grais,  P  Y  Boelle,  A  J  Valleron,  and  A  Flahault.  “Understanding  the  Dynamics  of  Ebola  Epidemics”  Epidemiology  and  Infec1on  135  (4).  2007.    Cambridge  University  Press:  610–21.    doi:10.1017/S0950268806007217.  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Legrand  et  al.  Approach  

•  Behavioral  changes  to  reduce  transmissibili2es  at  specified  days  

•  Stochas2c  implementa2on  fit  to  two  historical  outbreaks    –  Kikwit,  DRC,  1995    – Gulu,  Uganda,  2000  

•  Finds  two  different  “types”  of  outbreaks  –  Community  vs.  Funeral  driven  outbreaks  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Parameters  of  two  historical  outbreaks  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

NDSSL  Extensions  to  Legrand  Model  

•  Mul2ple  stages  of  behavioral  change  possible  during  this  prolonged  outbreak  

•  Op2miza2on  of  fit  through  automated  method  

•  Experiment:  – Explore  “degree”  of  fit  using  the  two  different  outbreak  types  for  each  country  in  current  outbreak  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Op2mized  Fit  Process  •  Parameters  to  explored  selected  –  Diag_rate,  beta_I,  beta_H,  beta_F,  gamma_I,  gamma_D,  gamma_F,  gamma_H  

–  Ini2al  values  based  on  two  historical  outbreak  •  Op2miza2on  rou2ne  

–  Runs  model  with  various  permuta2ons  of  parameters  

–  Output  compared  to  observed  case  count  

–  Algorithm  chooses  combina2ons  that  minimize  the  difference  between  observed  case  counts  and  model  outputs,  selects  “best”  one  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Fi.ed  Model  Caveats  

•  Assump2ons:  –  Behavioral  changes  effect  each  transmission  route  similarly  

– Mixing  occurs  differently  for  each  of  the  three  compartments  but  uniformly  within  

•  These  models  are  likely  “overfi.ed”  – Many  combos  of  parameters  will  fit  the  same  curve  – Guided  by  knowledge  of  the  outbreak  and  addi2onal  data  sources  to  keep  parameters  plausible  

–  Structure  of  the  model  is  supported