Modeling the Logistics of Response to Anthrax Bioterrorism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A bioterrorism attack with an agent such as anthrax will require rapid deployment of medical and pharmaceutical supplies to exposed individuals. How should such a logistical system be organized? How much capacity should be built into each element of the bioterrorism response supply chain? METHODS: The authors developed a compartmental model to evaluate the costs and benefits of various strategies for preattack stockpiling and postattack distribution and dispensing of medical and pharmaceutical supplies, as well as the benefits of rapid attack detection. RESULTS: The authors show how the model can be used to address a broad range of logistical questions as well as related, nonlogistical questions (e.g., the cost-effectiveness of strategies to improve patient adherence to antibiotic regimens). They generate several key insights about appropriate strategies for local communities. First, stockpiling large local inventories of medical and pharmaceutical supplies is unlikely to be the most effective means of reducing mortality from an attack, given the availability of national and regional supplies. Instead, communities should create sufficient capacity for dispensing prophylactic antibiotics in the event of a large-scale bioterror attack. Second, improved surveillance systems can significantly reduce deaths from such an attack but only if the local community has sufficient antibiotic-dispensing capacity. Third, mortality from such an attack is significantly affected by the number of unexposed individuals seeking prophylaxis and treatment. Fourth, full adherence to treatment regimens is critical for reducing expected mortality. CONCLUSIONS: Effective preparation for response to potential bioterror attacks can avert deaths in the event of an attack. Models such as this one can help communities more effectively prepare for response to potential bioterror attacks.
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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 | 0,001 | 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 découle