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January 2020 Using Markov assumption with covariates to assess the Plasmodium falciparum malaria serological markers evolution
Oumy NIASS, Abdou Kâ DIONGUE, Philippe SAINT PIERRE, Aissatou TOURE
Afr. J. Appl. Stat. 7(1): 915-932 (January 2020). DOI: 10.16929/ajas/2020.915.247

Abstract

In this study, we develop Three Markov models which are continuous time-homogeneous Model, time piecewise constant intensities Markov model and semi-Markov model with Weibull distribution as the waiting time distribution to evaluate malaria serology evolution. We consider two-state model describing antibody reactivity defined by immunologists. We discuss in detail the application of these models to identify relationships between malaria control program and serological measurements of malaria transmission.

Dans cette ètude, nous développons trois modèles markoviens qui sont des modèles continus homogènes dans le temps, des modèles de Markov à intensité constante par morceaux de temps et des modèles semi-Markov avec distribution de Weibull comme distribution du temps d'attente pour évaluer l'évolution sérologique du paludisme. Nous considérons un modèle à deux états décrivant les réactivités des anticorps définies par les immunologistes. Nous discutons en détail de l'application de ces modèles pour identifier les relations entre le programme de lutte contre le paludisme et les mesures sérologiques de la transmission du paludisme.

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Oumy NIASS. Abdou Kâ DIONGUE. Philippe SAINT PIERRE. Aissatou TOURE. "Using Markov assumption with covariates to assess the Plasmodium falciparum malaria serological markers evolution." Afr. J. Appl. Stat. 7 (1) 915 - 932, January 2020. https://doi.org/10.16929/ajas/2020.915.247

Information

Published: January 2020
First available in Project Euclid: 1 February 2021

Digital Object Identifier: 10.16929/ajas/2020.915.247

Subjects:
Primary: 62P10
Secondary: 60JXX

Rights: Copyright © 2020 The Statistics and Probability African Society

JOURNAL ARTICLE
18 PAGES

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Vol.7 • No. 1 • January 2020
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