Implicarea comunității EPIVERSE și sustenabilitatea software -ului pentru software de cercetare

Pachetul R.

Pachetul R în cauză este {ringbp}. Pachetul are două funcționalități: 1) pentru a simula un focar de boală infecțioasă folosind un model de proces de ramificare cu intervenții non-farmaceutice; și 2) pentru a calcula proporția de focare simulate care sunt conținute (adică nu provoacă o epidemie mare susținută de om-umană). Utilitatea cadrului general al modelului pachetului a fost demonstrată prin servirea ca șablon pentru alte cercetări epidemiologice, cum ar fi profilaxia post-expunere, efectele rețelei asupra controlului (Firth și colab. 2020) și impactul auto-raportării și aderării la izolare (Davis și colab. 2020).

Problema

Este de înțeles că, deoarece {Ringbp} a fost scris în grabă pentru a produce informații pentru a informa răspunsul pandemic, nu a respectat toate cele mai bune practici software. Utilizabilitatea, documentația, testarea, stilul de cod și performanța (calculațională) ar putea fi îmbunătățite. Anumite aspecte ale codului modelului, cum ar fi parametrizările, au fost codate greu, nefiind oferind utilizatorilor flexibilitatea completă pe care modelul ar putea să o permită.

Contribuție Epiverse

În ultimele luni, Epiverse a colaborat cu {ringbp} dezvoltatori SEB Funk (de asemenea, membru al Epiverse) și Carl Pearson (colaborator extern), cu sediul la London School of Igiene și Medicină tropicală și, respectiv, la Universitatea din Carolina de Nord, pentru a încerca să îmbunătățească pachetul R, atât intern, cât și din partea utilizatorului-experimental. Următoarele secțiuni vor oferi scurte rezumate ale unora dintre evoluțiile de colaborare.

scenario_sim(
  n.sim = 5,
  num.initial.cases = 5,
  cap_max_days = 365,
  cap_cases = 2000,
  r0isolated = 0,
  r0community = 2.5,
  disp.iso = 1,
  disp.com = 0.16,
  k = 0.7,
  delay_shape = 2.5,
  delay_scale = 5,
  prop.asym = 0,
  prop.ascertain = 0
)

scenario_sim(
 n = 5,
 initial_cases = 5,
 offspring = offspring_opts(
   community = (n) rnbinom(n = n, mu = 2.5, size = 0.16),
   isolated = (n) rnbinom(n = n, mu = 0, size = 1),
   asymptomatic = (n) rnbinom(n = n, mu = 2.5, size = 0.16)
  ),
 delays = delay_opts(
   incubation_period = (n) rweibull(n = n, shape = 2.32, scale = 6.49),
   onset_to_isolation = (n) rweibull(n = n, shape = 2.5, scale = 5)
  ),
 event_probs = event_prob_opts(
   asymptomatic = 0,
   presymptomatic_transmission = 0.3,
   symptomatic_ascertained = 0
  ),
 interventions = intervention_opts(quarantine = TRUE),
 sim = sim_opts(
   cap_max_days = 365,
   cap_cases = 2000
  )
)

Noua API oferă utilizatorului un control mai mare asupra parametrizării modelului. Perioada de incubație este acum specificată de utilizator în loc să fie setată la o estimare pentru CovID-19. Sunt specificate funcțiile de descendență și de întârziere de distribuție a întârzierii înseamnă, de asemenea, că orice formă distribuțională sau non-parametrică poate fi furnizată, relaxând presupunerea că debutul la izolare trebuie să fie o distribuție weibull.

Utilizatorii pot acum să specifice proporția de transmisie presimptomatică, mai degrabă decât trebuie să înțeleagă parametrizarea normală a skew utilizată de modelul de simulare, ceea ce face mai ușor să înceapă cu pachetul pentru utilizatorii noi.

În cele din urmă, la modificările orientate cu utilizatorul, denumirea și stilul argumentelor funcționale au fost standardizate pentru utilizarea constantă a stilului SnakeCase și a prescurtărilor.

@param sim a `list` with class ``: the simulation control
  options for the pkg{ringbp} model, returned by (sim_opts())

Concluzie

Pachetul {Ringbp} R implementează un model simplu, dar informativ, pentru transmiterea și intervențiile bolii infecțioase. Când a fost scris inițial, a inclus multe aspecte bine dezvoltate, dar constrângerile de timp ale răspunsului la focar în timp real au însemnat mai multe îmbunătățiri.

Epiverse-TRACE are oportunitatea de a dezvolta nu numai un instrument de pregătire și răspuns la pandemie, ci și de a contribui la ecosistemul software-ului open-source în epidemiologia bolii infecțioase. Sperăm că, prin acoperirea evoluțiilor colaborative ale {Ringbp}, poate ilustra beneficiile aducerii software -ului la zi cu cele mai bune practici și să facă instrumente disponibile, accesibile și robuste atunci când apare o nouă epidemie sau pandemie, la rândul său, în mod sperăm, eliminând necesitatea reamenajării software -ului similar în viitor.

Îmbunătățirea accesibilității software -ului pentru utilizatori și dezvoltatori prin îmbunătățirea documentației sale și a interfeței de utilizator va oferi speranță o poartă pentru mai mulți contribuabili externi să se angajeze cu proiectul. În peisajul de sănătate publică a creșterii temporale în ceea ce privește capacitatea și prioritățile, mai bine permițând contribuțiile comunității la software-ul open-source ar trebui să ajute sustenabilitatea software-ului.

Mulțumiri

Mulțumim Seb Funk și Carl Pearson pentru feedback util atunci când redactați acest post și pentru colaborarea lor în proiectul {Ringbp}.