Descripción del proyecto
Nuevas estadísticas epidemiológicas: lecciones extraídas de la COVID-19
La pandemia del coronavirus del síndrome respiratorio agudo grave de tipo 2 (SARS-CoV-2) ha puesto de manifiesto la importancia de la identificación rápida de los brotes de virus y de las estrategias óptimas de control. En el proyecto BERNADETTE, financiado con fondos europeos, se trabaja en una nueva metodología estadística para la modelización de enfermedades infecciosas como la COVID-19. Se espera que este trabajo ayude a los científicos a comprender diversos aspectos de las enfermedades y a cuantificar el efecto de las intervenciones no farmacéuticas. Además, se abordarán los efectos socioeconómico de las diferentes estrategias de respuesta a las epidemias humanas y servirá de apoyo la toma de decisiones. La aplicación de este modelo mejorará las políticas de salud pública y la planificación de la preparación en Europa y el resto del mundo.
Objetivo
The ultimate goal of this Fellowship, titled “Bayesian infEReNce And moDel sElecTion for sTochastic Epidemics” (BERNADETTE), is to train a talented researcher through a research project focused on the development of novel statistical methodology for the modeling of infectious diseases like COVID-19. The success of the interdisciplinary project will lead to a number of multidisciplinary innovations in epidemiology, Public Health policy and statistics, which will contribute to the timely identification of optimal disease control strategies. The Fellow – Dr. Lampros Bouranis – will be trained in the fields of statistics and epidemiology, receiving access to a unique training experience at the host – Department of Statistics, Athens University of Economics and Business (AUEB) – and co-hosts. The BERNADETTE outputs will be relevant to healthcare and the EU Epidemic intelligence, by: i) offering novel statistical methodology for the analysis of COVID-19 outbreak data and the description of a number of aspects of the underlying infection pathway of the disease, ii) quantifying the effect of non-pharmaceutical interventions based on an epidemic model, iii) allowing for the forecasting of future case number scenarios, iv) contributing in the assessment of the socio-economic impact of different response strategies for human epidemics in Europe in order to improve European preparedness planning and support decision-making in the framework of national epidemic preparedness plans. The BERNADETTE outputs will contribute to the enhancement of EU scientific excellence. Additionally, the project will enable the establishment of a long-term collaboration between the host and co-hosts, bringing the centers of European research excellence together.
Ámbito científico
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
11251 Athens
Grecia