Epidemic cycles driven by host behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Host immunity and demographics (the recruitment of susceptibles via birthrate) have been demonstrated to be a key determinant of the periodicity of measles, pertussis and dengue epidemics. However, not all epidemic cycles are from pathogens inducing sterilizing immunity or are driven by demographics. Many sexually transmitted infections are driven by sexual behaviour. We present a mathematical model of disease transmission where individuals can disconnect and reconnect depending on the infectious status of their contacts. We fit the model to historic syphilis (Treponema pallidum) and gonorrhea (Neisseria gonorrhoeae) incidence in the USA and explore potential intervention strategies against syphilis. We find that cycles in syphilis incidence can be driven solely by changing sexual behaviour in structured populations. Our model also explains the lack of similar cycles in gonorrhea incidence even if the two infections share the same propagation pathways. Our model similarly illustrates how sudden epidemic outbreaks can occur on time scales smaller than the characteristic demographic time scale of the population and that weaker infections can lead to more violent outbreaks. Behaviour also appears to be critical for control strategies as we found a bigger sensitivity to behavioural interventions than antibiotic treatment. Thus, behavioural interventions may play a larger role than previously thought, especially in the face of antibiotic resistance and low intervention efficacies.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».