Mathematical analysis of the transmission dynamics of HIV/TB coinfection in the presence of treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the synergistic interaction between HIV and mycobacterium tuberculosis using a deterministic model, which incorporates many of the essential biological and epidemiological features of the two dis- eases. In the absence of TB infection, the model (HIV-only model) is shown to have a globally asymptotically stable, disease-free equilibrium whenever the associated reproduction number is less than unity and has a unique endemic equilibrium whenever this number exceeds unity. On the other hand, the model with TB alone (TB-only model) undergoes the phenomenon of back- ward bifurcation, where the stable disease-free equilibrium co-exists with a stable endemic equilibrium when the associated reproduction threshold is less than unity. The analysis of the respective reproduction thresholds shows that the use of a targeted HIV treatment (using anti-retroviral drugs) strategy can lead to effective control of HIV provided it reduces the relative infectiousness of individuals treated (in comparison to untreated HIV-infected individuals) below a certain threshold. The full model, with both HIV and TB, is simulated to evaluate the impact of the various treatment strategies. It is shown that the HIV-only treatment strategy saves more cases of the mixed infection than the TB-only strategy. Further, for low treatment rates, the mixed-only strategy saves the least number of cases (of HIV, TB, and the mixed infection) in comparison to the other strategies. Thus, this study shows that if resources are limited, then targeting such resources to treating one of the diseases is more beneficial in reducing new cases of the mixed infection than targeting the mixed infection only diseases. Finally, the universal strategy saves more cases of the mixed infection than any of the other strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle