The role of cellular immunity in Influenza H1N1 population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pre-existing cellular immunity has been recognized as one of the key factors in determining the outcome of influenza infection by reducing the likelihood of clinical disease and mitigates illness. Whether, and to what extent, the effect of this self-protective mechanism can be captured in the population dynamics of an influenza epidemic has not been addressed. METHODS: We applied previous findings regarding T-cell cross-reactivity between the 2009 pandemic H1N1 strain and seasonal H1N1 strains to investigate the possible changes in the magnitude and peak time of the epidemic. Continuous Monte-Carlo Markov Chain (MCMC) model was employed to simulate the role of pre-existing immunity on the dynamical behavior of epidemic peak. RESULTS: From the MCMC model simulations, we observed that, as the size of subpopulation with partially effective pre-existing immunity increases, the mean magnitude of the epidemic peak decreases, while the mean time to reach the peak increases. However, the corresponding ranges of these variations are relatively small. CONCLUSIONS: Our study concludes that the effective role of pre-existing immunity in alleviating disease outcomes (e.g., hospitalization) of novel influenza virus remains largely undetectable in population dynamics of an epidemic. The model outcome suggests that rapid clinical investigations on T-cell assays remain crucial for determining the protection level conferred by pre-existing cellular responses in the face of an emerging influenza virus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».