Estimated impact of aggressive empirical antiviral treatment in containing an outbreak of pandemic influenza <scp>H</scp>1<scp>N</scp>1 in an isolated <scp>F</scp>irst <scp>N</scp>ations community
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2009 influenza A (H1N1) pandemic was mild by historical standards, but was more severe in isolated Canadian Indigenous communities. Oseltamivir was used aggressively for outbreak control in an isolated northern Ontario First Nations community. We used mathematical modeling to quantify the impact of antiviral therapy on the course of this outbreak. METHODS: We used both a Richards growth model and a compartmental model to evaluate the characteristics of the outbreak based on both respiratory visits and influenza-like illness counts. Estimates of best-fit model parameters, including basic reproductive number (R0 ) and antiviral efficacy, and simulations, were used to estimate the impact of antiviral drugs compared to social distancing interventions alone. RESULTS: Using both approaches, we found that a rapidly growing outbreak slowed markedly with aggressive antiviral therapy. Richards model turning points occurred within 24 hours of antiviral implementation. Compartmental models estimated antiviral efficacy at 70-95%. Plausible estimates of R from both modeling approaches ranged from 4·0 to 15·8, higher than published estimates for southern Canada; utilization of aggressive antiviral therapy in this community prevented 962-1757 cases of symptomatic influenza and as many as 114 medical evacuations in this community. CONCLUSION: Although not advocated in other settings in Canada, aggressive antiviral therapy markedly reduced the impact of a pandemic-related influenza A (H1N1) outbreak in an isolated Canadian First Nations community in northern Ontario, Canada. The differential risk experienced by such communities makes tailored interventions that consider risk and lack of access to medical services, appropriate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».