COVID-19免疫数据集
整合COVID-19免疫学数据，提供针对不同疫苗接种和感染史下九种免疫类别的群体水平免疫值目标，用于模拟中的免疫曲线参数估计。
基本信息
资源简介
本研究构建了一个针对COVID-19的免疫值数据集，整合了免疫学数据、数据收集方法、免疫模型和生物学洞见。数据集包含从1剂到4剂辉瑞疫苗接种以及是否伴有先前感染的九种免疫类别，针对不同疾病结果（如症状获得、住院、重症监护和死亡）提供了群体水平免疫值目标值，用于确定连续衰减免疫曲线的最小参数，以在模拟中实现这些目标值。数据模态为表格，任务为群体免疫建模与参数估计。
下载信息
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使用方式
数据集说明
COVID-19免疫数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2504.13706v1
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论文摘要：Abstract:Vaccination policies play a central role in public health interventions and models are often used to assess the effectiveness of these policies. Many vaccines are leaky, in which case the observed vaccine effectiveness depends on the force of infection. Within models, the immunity parameters required for agent-based models to achieve observed vaccine effectiveness values are further influenced by model features such as its transmission algorithm, contact network structure, and approach to simulating vaccination. We present a method for determining parameters in agent-based models such that a set of target immunity values is achieved. We construct a dataset of desired population-level immunity values against various disease outcomes considering both vaccination and prior infection from COVID-19. This dataset incorporates immunological data, data collection methodologies, immunity models, and biological insights. We then describe how we choose minimal parameters for continuous waning immunity curves that result in those target values being realized in simulations. We use simulations of the household secondary attack rates to establish a relationship between the protection per infection attempt and overall immunity, thus accounting for the dependence of protection from acquisition on model features and the force of infection.
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