Notice bibliographique
Résumé
THE RECENT EMERGENCE OF SEVERE ACUTE RESPIRATORY syndrome (SARS) has drawn attention to the strategies of isolation and quarantine (I&Q) as a method of disease control. The fundamental dilemma associated with the implementation of I&Q is how to predict the populationlevel efficacy of individual quarantine: Which and how many individuals need to be quarantined to achieve effective control at the population level? Although some forms of I&Q have proven effective in SARS, 1,2 they are not appropriate for all infectious diseases. Diseases like varicella, for which costs of quarantine may be high (many work and school days are lost when noninfected contacts are kept at home) and the return minimal (a relatively mild disease is avoided), require a different approach. Furthermore, in some cases, I&Q may be not only costly but harmful. An I&Q policy for varicella, in the long run, may actually increase the average age (and therefore the severity) of first infection. Using I&Q to control rubella in China could actually lead to higher levels of disease because under the current system (of no control), about 97% of the population has rubella antibodies obtained from direct exposure to infectious individuals. 2 Such a level of natural immunity would be impossible to accomplish under the current effective US and Canadian vaccination policies. Mathematical modeling can help determine when I&Q arethebeststrategiesfordiseasecontrolaswellashowthey might affect short- and long-term disease dynamics. Mathematical modeling offers ways of integrating populationlevel knowledge based on previous epidemics with availableindividualandpopulationdatatopredicttheoutcomes of several alternative scenarios. This kind of mathematical epidemiologyisparticularlywellsuitedtoproblemsforwhich formal experimentation is impossible for logistical or ethical reasons. In these situations, mathematical models can play a role in planning and experimental design in epidemiology, ecology, and immunology. Mathematical disease modeling is an attempt to fit empirical data to abstract processes. Decisions must always be made about which variables to exclude from the model. Although inclusion of more variables (for example, the baselinehealthstatusofeveryindividual)wouldmakethemodel more accurate, such models would be impossibly complex. The balance between predictive power and its level of detail depends on the questions the model is intended to answer. Variables that can influence the outcome of I&Q policies include the number of contacts an infected person has per unit of time, the probability of infection per contact, and the proportion of the population that is vacci
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».