Project R-5520

Ontwikkeling van nieuwe semi-parametrische mengmodellen voor interval gecensureerde data: mathematische eigenschappen, gedrag voor eindige steekproeven, vergelijkende studie, met toepassingen in het domein van antimicrobiële resistentie (Onderzoek)

Antimicrobiële resistentie heeft zich de laatste jaren gemanifesteerd als een van de meest belangrijke gevaren voor de publieke gezondheid. Vandaar is het heel belangrijk om het mogelijke toenemen van resistente bacteriën op te volgen, te bestuderen en te monitoren. Om dit te bereiken dienen we de zogenaamde minimale remmende concentraties (MIC) te analyseren. MIC is gedefinieerd als de kleinste concentratie van een antimicrobiële substantie die de visuele groei van een micro-organisme zal tegenhouden. Hoewel de analyse van deze data zeer belangrijk is, zijn de mathematische ontwikkelingen in het domein van antimicrobiële resistentie (AMR) vrij gelimiteerd aangezien de meeste aandacht gaat naar het verzamelen van gegevens in plaats van naar de analyse. Een typische analyse van MIC data begint met het dichotomiseren van data gebruik makend van een epidemiologische cut-off waarde (ECOFF), waarna methoden voor binaire data kunnen worden toegepast. De analyse van MIC data op de binaire schaal heeft echter enkele nadelen, waaronder het feit dat een trend boven de ECOFF niet geobserveerd kan worden. Het wordt daarom aangeraden om de MIC distributie op de continue schaal te bestuderen. Mengmodellen hebben de laatste jaren steeds meer aandacht gekregen en zijn daardoor vrij standaard en erg populair geworden. Een van de grootste sterktes van deze modellen is dat ze een natuurlijk kader vormen voor het modelleren van heterogene populaties, die we ook terugvinden bij AMR gegevens. Het overkoepelende doel van dit project is het ontwikkelen van nieuwe mengmodellen voor AMR gegevens, op de continue schaal, en het bestuderen van de mathematische eigenschappen ervan. Bij de ontwikkeling van de modellen zullen extra moeilijkheden in rekening gebracht worden alsook het modelleren van het effect van covariaten en tijdstrends. Meer specifiek zullen we focussen op i) het ontwikkelen en bestuderen van nieuwe hiërarchische mengmodellen, ii) de studie van de uitbreiding naar gecensureerde data en iii) de studie van de uitbreiding naar het modelleren van tijdstrends binnen de verschillende componenten van het hiërarchische model. De objectieven i)-iii) omvatten onder meer de studie van mathematische eigenschappen, de studie van eindige steekproeven door middel van simulaties, de implementatie van nieuwe software en het toepassen op gegeven. De uiteindelijke schatters zullen een goed hulpmiddel zijn voor het monitoren van antimicrobiële resistentie.

01 oktober 2014 - 30 september 2016