The utility of preemptive mass influenza vaccination in controlling a SARS outbreak during flu season
Notice bibliographique
Résumé
During flu season, respiratory infections can cause non-specific influenza-like-illnesses (ILIs) in up to one-half of the general population. If a future SARS outbreak were to coincide with flu season, it would become exceptionally difficult to distinguish SARS rapidly and accurately from other ILIs, given the non-specific clinical presentation of SARS and the current lack of a widely available, rapid, diagnostic test. We construct a deterministic compartmental model to examine the potential impact of preemptive mass influenza vaccination on SARS containment during a hypothetical SARS outbreak coinciding with a peak flu season. Our model was developed based upon the events of the 2003 SARS outbreak in Toronto, Canada. The relationship of different vaccination rates for influenza and the corresponding required quarantine rates for individuals who are exposed to SARS was analyzed and simulated under different assumptions. The study revealed that a campaign of mass influenza vaccination prior to the onset of flu season could aid the containment of a future SARS outbreak by decreasing the total number of persons with ILIs presenting to the health-care system, and consequently decreasing nosocomial transmission of SARS in persons under investigation for the disease.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».