A review of mathematical models of influenza A infections within a host or cell culture: lessons learned and challenges ahead
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Notice bibliographique
Résumé
Most mathematical models used to study the dynamics of influenza A have thus far focused on the between-host population level, with the aim to inform public health decisions regarding issues such as drug and social distancing intervention strategies, antiviral stockpiling or vaccine distribution. Here, we investigate mathematical modeling of influenza infection spread at a different scale; namely that occurring within an individual host or a cell culture. We review the models that have been developed in the last decades and discuss their contributions to our understanding of the dynamics of influenza infections. We review kinetic parameters (e.g., viral clearance rate, lifespan of infected cells) and values obtained through fitting mathematical models, and contrast them with values obtained directly from experiments. We explore the symbiotic role of mathematical models and experimental assays in improving our quantitative understanding of influenza infection dynamics. We also discuss the challenges in developing better, more comprehensive models for the course of influenza infections within a host or cell culture. Finally, we explain the contributions of such modeling efforts to important public health issues, and suggest future modeling studies that can help to address additional questions relevant to public health.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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