Mathematical Models for Estimating the Risks of Bovine Spongiform Encephalopathy (BSE)
Notice bibliographique
Résumé
When the bovine spongiform encephalopathy (BSE) epidemic first emerged in the United Kingdom in the mid 1980s, the etiology of animal prion diseases was largely unknown. Risk management efforts to control the disease were also subject to uncertainties regarding the extent of BSE infections and future course of the epidemic. As understanding of BSE increased, mathematical models were developed to estimate risk of BSE infection and to predict reductions in risk in response to BSE control measures. Risk models of BSE-transmission dynamics determined disease persistence in cattle herds and relative infectivity of cattle prior to onset of clinical disease. These BSE models helped in understanding key epidemiological features of BSE transmission and dynamics, such as incubation period distribution and age-dependent infection susceptibility to infection with the BSE agent. This review summarizes different mathematical models and methods that have been used to estimate risk of BSE, and discusses how such risk projection models have informed risk assessment and management of BSE. This review also provides some general insights on how mathematical models of the type discussed here may be used to estimate risks of emerging zoonotic diseases when biological data on transmission of the etiological agent are limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».