The potential impact of immunization campaign budget re-allocation on global eradication of paediatric infectious diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The potential benefits of coordinating infectious disease eradication programs that use campaigns such as supplementary immunization activities (SIAs) should not be over-looked. One example of a coordinated approach is an adaptive "sequential strategy": first, all annual SIA budget is dedicated to the eradication of a single infectious disease; once that disease is eradicated, the annual SIA budget is re-focussed on eradicating a second disease, etc. Herd immunity suggests that a sequential strategy may eradicate several infectious diseases faster than a non-adaptive "simultaneous strategy" of dividing annual budget equally among eradication programs for those diseases. However, mathematical modeling is required to understand the potential extent of this effect. METHODS: Our objective was to illustrate how budget allocation strategies can interact with the nonlinear nature of disease transmission to determine time to eradication of several infectious diseases under different budget allocation strategies. Using a mathematical transmission model, we analyzed three hypothetical vaccine-preventable infectious diseases in three different countries. A central decision-maker can distribute funding among SIA programs for these three diseases according to either a sequential strategy or a simultaneous strategy. We explored the time to eradication under these two strategies under a range of scenarios. RESULTS: For a certain range of annual budgets, all three diseases can be eradicated relatively quickly under the sequential strategy, whereas eradication never occurs under the simultaneous strategy. However, moderate changes to total SIA budget, SIA frequency, order of eradication, or funding disruptions can create disproportionately large differences in the time and budget required for eradication under the sequential strategy. We find that the predicted time to eradication can be very sensitive to small differences in the rate of case importation between the countries. We also find that the time to eradication of all three diseases is not necessarily lowest when the least transmissible disease is targeted first. CONCLUSIONS: Relatively modest differences in budget allocation strategies in the near-term can result in surprisingly large long-term differences in time required to eradicate, as a result of the amplifying effects of herd immunity and the nonlinearities of disease transmission. More sophisticated versions of such models may be useful to large international donors or other organizations as a planning or portfolio optimization tool, where choices must be made regarding how much funding to dedicate to different infectious disease eradication efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».