Optimal antiviral treatment strategies and the effects of resistance
Notice bibliographique
Résumé
Recent pandemic planning has highlighted the importance of understanding the effect that widespread antiviral use will have on the emergence and spread of resistance. A number of recent studies have determined that if resistance to antiviral medication can evolve, then deploying treatment at a less than maximum rate often minimizes the outbreak size. This finding, however, involves the assumption that treatment levels remain constant during the entire outbreak. Using optimal control theory, we address the question of optimal antiviral use by considering a large class of time-varying treatment strategies. We prove that, contrary to previous results, it is always optimal to treat at the maximum rate provided that this treatment occurs at the right time. In general the optimal strategy is to wait some fixed amount of time and then to deploy treatment at the maximum rate for the remainder of the outbreak. We derive analytical conditions that characterize this optimal amount of delay. Our results show that it is optimal to start treatment immediately when one of the following conditions holds: (i) immediate treatment can prevent an outbreak, (ii) the initial pool of susceptibles is small, or (iii) when the maximum possible rate of treatment is low, such that there is little de novo emergence of resistant strains. Finally, we use numerical simulations to verify that the results also hold under more general conditions.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».