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Enregistrement W2129752431 · doi:10.1186/1742-4682-4-49

A unified framework of immunological and epidemiological dynamics for the spread of viral infections in a simple network-based population

2007· article· en· W2129752431 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTheoretical Biology and Medical Modelling · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPopulationBiologyImmune systemRepresentation (politics)OutbreakSystems biologyImmunologyVirologyComputational biologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The desire to better understand the immuno-biology of infectious diseases as a broader ecological system has motivated the explicit representation of epidemiological processes as a function of immune system dynamics. While several recent and innovative contributions have explored unified models across cellular and organismal domains, and appear well-suited to describing particular aspects of intracellular pathogen infections, these existing immuno-epidemiological models lack representation of certain cellular components and immunological processes needed to adequately characterize the dynamics of some important epidemiological contexts. Here, we complement existing models by presenting an alternate framework of anti-viral immune responses within individual hosts and infection spread across a simple network-based population. RESULTS: Our compartmental formulation parsimoniously demonstrates a correlation between immune responsiveness, network connectivity, and the natural history of infection in a population. It suggests that an increased disparity between people's ability to respond to an infection, while maintaining an average immune responsiveness rate, may worsen the overall impact of an outbreak within a population. Additionally, varying an individual's network connectivity affects the rate with which the population-wide viral load accumulates, but has little impact on the asymptotic limit in which it approaches. Whilst the clearance of a pathogen in a population will lower viral loads in the short-term, the longer the time until re-infection, the more severe an outbreak is likely to be. Given the eventual likelihood of reinfection, the resulting long-run viral burden after elimination of an infection is negligible compared to the situation in which infection is persistent. CONCLUSION: Future infectious disease research would benefit by striving to not only continue to understand the properties of an invading microbe, or the body's response to infections, but how these properties, jointly, affect the propagation of an infection throughout a population. These initial results offer a refinement to current immuno-epidemiological modelling methodology, and reinforce how coupling principles of immunology with epidemiology can provide insight into a multi-scaled description of an ecological system. Overall, we anticipate these results to as a further step towards articulating an integrated, more refined epidemiological theory of the reciprocal influences between host-pathogen interactions, epidemiological mixing, and disease spread.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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