20
DRAFT – Not for a.ribu2on or distribu2on Modeling the Ebola Outbreak in West Africa, 2014 February 24 th 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 #15016

Modeling the Ebola Outbreak in West Africa, February 24th 2015 update

  • Upload
    ndsslvt

  • View
    143

  • Download
    1

Embed Size (px)

Citation preview

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Modeling  the  Ebola    Outbreak  in  West  Africa,  2014  

February  24th  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  #15-­‐016  

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,  Bill  Marmagas    Students:  S.M.  Arifuzzaman,  Aditya  Agashe,  Vivek  Akupatni,  Caitlin  Rivers,  Pyrros  Telionis,  Jessie  Gunter,  Elizabeth  Musser,  James  Schli.,  Youssef  Jemia,  Margaret  Carolan,  Bryan  Kaperick,  Warner  Rose,  Kara  Harrison           2

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Currently  used  data  (as  of  Feb  18th,  2014)  

●  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.  

3

       Cases  Deaths    Guinea      3,108  2,057    Liberia      9,007  3,900    Sierra  Leone    11,103  3,408    Total      23,253  9,380  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Liberia  infec2on  rate  

4

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Liberia  Forecast    

5

1/13  -­‐  

1/19  

1/20    -­‐  

1/26  

1/27  -­‐  

2/02  

2/03  -­‐  

2/08  

2/09  -­‐  

2/16    

2/17  -­‐  

2/23  

2/24  -­‐  

3/02    

Reported   3   5   3   3   0  

Updated  model   1   6   4   2   7   4   2  

Reproduc2ve  Number  Community      0.3  Hospital        0.3  Funeral          0.2  Overall            0.8  

   

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Liberia-­‐  Prevalence  

6

Date   People  in  H  +  I  

2/2   21  

2/9   13  

2/16   7  

2/23   4  

3/02   1  

3/09   1  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Sierra  Leone  infec2on  rate  

7

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Sierra  Leone  Forecast  

8

35%  of  cases  are  hospitalized  

ReproducNve  Number  Community  0.7  Hospital    0.2    Funeral    0.1    Overall    1.0    

1/13  -­‐  

1/19  

1/20    -­‐  

1/26  

1/27  -­‐  

2/02  

2/03  -­‐  

2/08  

2/09  -­‐  

2/16    

2/17  -­‐  

2/23  

2/24  -­‐  

3/02    

Reported   84   56   30   51   42  

Updated  model  

81   67   55   44   36   30   24  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Sierra  Leone-­‐  Prevalence  

9

Date   People  in  H  +  I  

2/2   112  

2/9   92  

2/16   76  

2/23   63  

3/02   51  

3/09   42  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Guinea  Forecasts  

10

40%  of  cases  are  hospitalized  

ReproducNve  Number  Community  0.25  Hospital    0.09    Funeral    0.01    Overall    0.36    

1/13  -­‐  

1/19  

1/20    -­‐  

1/26  

1/27  -­‐  

2/02  

2/03  -­‐  

2/08  

2/09  -­‐  

2/16    

2/17  -­‐  

2/23  

2/24  -­‐  

3/02    

Reported   32   13   16   14   65  

Updated  model  

37   27   18*   12*   5*   4*   2*  

*  too  small  for  reliable  forecas2ng  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Guinea  Prevalence  

11

Date   People  in  H+I  

2/2   53  

2/9   35  

2/16   23  

2/23   15  

3/02   10  

3/09   6  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Compartmental  Model  Forecasts  

•  Development  of  more  nimble  stochas2c  but  compartmental  models  for  forecas2ng  

•  Dynamic  manipula2on  of  behavioral  changes  poses  a  challenge  for  most  solvers,  but  techniques  exist  –  S2ll  working  out  the  kinks  

12

“Cones  of  uncertainty”  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Update  on  Vaccine  Trials  

•  Advantages  –  Focuses  energy  on  contact  tracing  which  is  appropriate  without  a  vaccine  trial  going  on  

–  Es2mated  that  a  dozen  or  so  rings  like  this  may  provide  sufficient  power  for  reasonable  efficacy  es2mates  

13

Suscep2ble    

Infected  

Vaccinate  now    

Vaccinate  later    

•  New  hybrid  trail  design  to  be  tried  –  Not  stepped  wedge  but  a  

cluster-­‐based  approach  that  randomizes  when  vax  is  received  by  contacts  

–  Timing:  immediate  or  21  days  –  Star2ng  next  week  in  Guinea  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Early  vaccina2on  study      ObjecNve:  Assuming  that  early  deployment  of  vaccine  interven2ons,  what  vaccine  stockpile  is  necessary  to  control  a  reasonably  stressful  outbreak  like  the  2014  West  African  outbreak?  

14

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Early  Interven2on  Design  

Disease:  Calibrated  to  Liberia  (explosive  growth)  IntervenNon  sweep:  every  2  weeks,  June  thru  July  Doses:  1k,  2k,  5k,  10k  Case  finding:  100%,  80%,  50%  Compliance:  25%,  50%,  75%  Ring  VaccinaNon:      Assume  all  contacts  can  be  found  (thus  100%  compliance  means  all  contacts  have  been  found  and  vaccinated)  Efficacy:  50%,  80%    

15

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

APP  UPDATE  Eyes-­‐on-­‐the-­‐Ground  

16

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Eyes-­‐on-­‐the-­‐Ground:    Overview  Road  condi2ons  in  West  Africa  can  vary  day  to  day.      Eyes  on  the  Ground  allows  witnesses  on  the  ground  to  record  what  they  see  through  an  easy-­‐to-­‐use  web  interface.  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Eyes-­‐on-­‐the-­‐Ground:  New  Features  

•  Added  Sierra  Leone  –  Ini2alized  with  GIS  calculated  es2mates  of  travel  2me  

•  Query-­‐able  interface  added  – Summary  of  previous  responses  instantly  available  on  main  screen  upon  origin-­‐des2na2on  selec2on  

•  GUI  improvements  and  browser  support  

18

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Eyes-­‐on-­‐the-­‐Ground:  New  Features  

Step  1:  Select  a  country.  

Step  2:  Enter  the  details  of  your  report.    No2ce  that  you  can  see  when  the  route  was  last  reported  on,  what  the  last  user  reported,  and  the  mean  travel  dura2on  

for  the  last  5  trips.  

DRAFT  –  Not  for  a.ribu2on  or  distribu2on    

Eyes-­‐on-­‐the-­‐Ground:  New  Features  

Travelers  can  view  past  reports  from  the  website  in  order  to  plan  the  best  route  to  medical  help  or  for  delivering  supplies.  

   

h.p://ebola.vbi.vt.edu/eyesontheground/