Einführungsartikel zum Thema:
Martin Eichner & Mirjam Kretzschmar: Mathematische Modelle in der Infektionsepidemiologie, in Alexander Krämer & Ralf Reintjes (Hrsg.): Infektionsepidemiologie. Methoden, Surveillance, Mathematische Modelle, Global Public Health, Springer Verlag, Heidelberg 2003
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_abstract_026_de.html

Uni Tübingen, Modellierer-Gruppe, Bereich "Infektionsepidemiologie und Interventionsstrategien"
Die Modellierer-Gruppe der Univ. Tübingen befasst sich mit einer Reihe von Projekten zur mathematischen Modellierung, Simulation und Parameterschätzung von Infektionskrankheiten, die z.T. nachstehend aufgelistet sind, ansonsten vgl. Kap. "Tropenkrankheiten": Flussblindheit, Leishmaniose und Malaria sowie Kap. "Moderne Seuchen": Ebola und SARS.
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Home_en.html
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Crew_de.html

Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation (ehem. MPI für Strömungsforschung)
"In 80 Tagen um die Welt - wie sich Epidemien ausbreiten": Beschreibung eines Computermodells zur Vorhersage weltweiter Epidemien (Originalveröffentlichung: Hufnagel L., Brockmann D., Geisel T.: Forecast and control of epidemics in a globalized world)
http://www.mpg.de/(...)pressemitteilungen/2004/(...)index.html

The University of Michigan / USA
Jim Koopman: Compartmental Model Analysis of Epidemiologic Processes
http://www.sph.umich.edu/~jkoopman/802Web/Course.htm

Models of Infectious Disease Agent Study (MIDAS)
MIDAS is a collaboration of research and informatics groups to develop computational models of the interactions between infectious agents and their hosts, disease spread, prediction systems, and response strategies
http://www.nigms.nih.gov/Initiatives/MIDAS/

 

Im Oktober 2006 fand an der Univ. Bielefeld ein Workshop des EU-Projektes "POLYMOD" statt. Gegenstand des Projektes ist die Entwicklung von Strategien, wie Ergebnisse mathematischer Modellierung zur Verbreitung von Infektionskrankheiten in praktische Handlungsempfehlungen für die Politik umgesetzt werden können. 25 Experten aus 10 europäischen Ländern sprachen über die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der theoretischen Modelle und über die Ergebnisse der erstmalig durchgeführten Studien zur Häufigkeit von zwischenmenschlichen Kontakten in europäischen Ländern (das Projekt wird in Bielefeld geleitet von Frau Dr. Mirjam Kretzschmar)
http://ec.europa.eu/research/fp6/ssp/polymod_en.htm

Gemeinsamer Workshop der AG Statistik Stochastischer Prozesse der IBS-DR und der AG Infektionsepidemiologie der DGEpi "Risikoschätzung bei Infektionskrankheiten"
Ort: Schloss Höhenried bei Bernried (am Starnberger See), 23./24.2.2006
bernried_mod.pdf (pdf 16 kb)

Workshop "Modellierung von Influenza - Ausbreitung, Folgen, Maßnahmen", Robert Koch-Institut, Berlin 29.11.2006
berlin_mod.pdf (pdf 28 kb)

 

Masern-Projekt der Modellierer-Gruppe der Univ. Tübingen
Das Projekt behandelt u.a. Endemizität und Impfwirksamkeit (vgl. auch Schätzung der Impfwirksamkeit von Masernimpfungen im Abschnitt "Ausbruch") sowie "kontra-intuitive" Populationseffekte: In einer gering oder mäßig durchgeimpften Population können mehr schwere Krankheitsverläufe auftreten als in einer völlig ungeimpften.
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Measles_Intro_de.html

 

Kinderlähmungs-Projekt der Modellierer-Gruppe der Univ. Tübingen
Das Projekt behandelt Themen wie Impfstrategien und "kritische Durchimpfung", z.B. mit Schätzung der notwendigen Durchimpfung mit dem Lebendimpfstoff (OPV) oder dem Injektionsimpftsoff (IPV), sowie Neueinschleppung, und gibt darüber hinaus weiterführende Hinweise zur Epidemiologie.
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Polio_Intro_de.html

 

Haemophilus influenzae Typ B (Hib) Projekt der Modellierer-Gruppe der Univ. Tübingen
Erstellung eines Individuen-basierten Computermodells zur Übertragung von Haemophilus influenzae Typ B im Rahmen des EU-Projekts INFEMAT.
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Hib_Intro_de.html
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Hib_INFEMAT_de.html
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Hib_INFEMAT_de.html

 

Modellierer-Gruppe der Univ. Tübingen
Im Falle von Massenimpfungen gegen Pneumokokken ist zu erwarten, dass sich das Prävalenzmuster der verschiedenen Serotypen verändert. Mittels mathematischer Modelle wurde untersucht, welche Wechselwirkungen zwischen einer Impfung und den bestehenden Konkurrenzmechanismen der verschiedenen Pneumokokkenstämme auftreten können.
http://www.uni-tuebingen.de/modeling/Mod_Pnc_Intro_de.html

 

Chris T. Bauch: Dynamically Modeling SARS and Other Newly Emerging Respiratory Illnesses - Past, Present, and Future, Epidemiology 16 (2005), 6: 791-801
http://www.cnr.berkeley.edu/~jls/publications_files/(...).pdf (pdf

 

(vgl. eigenen Abschnitt "Influenza" > Modellierung, Computersimulationen)

Sowohl die o.g. Modellierer-Gruppe der Uni Tübingen als auch andere Institutionen befassen sich mit der Modellierung von Ausbrüchen in definierten Szenarien wie z.B. Großstädten (Inhalt der u.g. Eubank-Quelle auszugsweise im Spiegel-Artikel "Stadt der Seuchen", Nr. 12/2005, S. 152-153).
Eubank S. et al.: Modelling disease outbreaks in realistic urban social networks, Nature 429 (2004) Nr. 6988 vom 13.5., S. 180-184
PubMed
Institutioneller und methodischer Hintergrund:
Los Alamos National Laboratory, Computer and Computational Sciences / Dynamic Simulation Science (CCS-DSS)
Epidemiological Simulation (EpiSims)
EpiSims is a tool for simulating the spread of epidemics at the level of individuals in a large urban region, taking into account realistic contact patterns and disease transmission characteristics.
TRansportation ANalysis SIMulation System (TRANSIMS)
http://www.ccs.lanl.gov/
http://www.ccs.lanl.gov/ccs5/
http://www.ccs.lanl.gov/ccs5/projects/episims.shtml
http://www.transims.net/
http://transims.tsasa.lanl.gov/

IBEI-Forschungsprojekt "Methoden der Modellbildung in der Veterinärepidemiologie"
http://www.tiho-hannover.de/einricht/bioepi/(...)/ibei_01.htm

Mathematical model for controlling an outbreak of Hog Cholera based on experiences in the southern region of the Netherlands: Control strategies depend on rapid diagnosis of cases, abrupt stoppage of transport, and rapid vaccination of herds in exposed areas and removal of case herds (Klinkenberg D. et al.: Quantification of the effect of control strategies on classical swine fever epidemics. Math. Biosci. 2003; 186:145-173).

Virulence Management
Emerging diseases pose a continual threat to public health. Fast multiplication and high rates of genetic change allow pathogens to evolve very rapidly. It is therefore imperative to incorporate evolutionary considerations into longer-term health management plans.
Dieckmann: Adaptive Dynamics
http://www.iiasa.ac.at/Admin/INF/recent-pubs/adn/diseases.html
http://www.iiasa.ac.at/Research/ADN/Virulence.html

Alison P. Galvani: Epidemiology meets evolutionary ecology, TRENDS in Ecology and Evolution Vol.18 No.3 March 2003, 132-139

Mathematical Models in Evolutionary Epidemiology
umfangreiche Themen- bzw. Literaturübersicht unter "Curriculum Vitae Ulf Dieckmann"
http://www.iiasa.ac.at/~dieckman/