Strategies for the Use of Oseltamivir and Zanamivir during Pandemic Outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of neuraminidase inhibitors (oseltamivir and zanamivir) for the treatment of ill individuals has been an important intervention during the 2009 H1N1 pandemic. However, the emergence and spread of drug resistance remains a major concern and, therefore, optimizing antiviral strategies is crucial to retain the long-term effectiveness of these pharmaceutical interventions. METHODS: A dynamic model of disease transmission was developed to investigate optimal scenarios for the use of a secondary drug (eg, zanamivir). Considering both small and large stockpiles, attack rates were projected by simulating the model to identify 'tipping points' for switching to zanamivir as resistance to oseltamivir develops. RESULTS: The use of a limited stockpile of zanamivir can substantially reduce the overall attack rate during pandemic outbreaks. For a reasonably large stockpile of zanamivir, it is optimal to delay the use of this drug for a certain amount of time during which oseltamivir is used as the primary drug. For smaller stockpiles, however, earlier use of zanamivir will be most effective in reducing the overall attack rate. Given a limited stockpile of zanamivir (1.8% in the Canadian plan) without replenishment, and assuming that the fraction of ill individuals being treated is maintained below 60%, the results suggest that zanamivir should be dispensed as the primary drug for thresholds of the cumulative number of oseltamivir resistance below 20%. INTERPRETATION: Strategic use of a secondary drug becomes crucial for pandemic mitigation if vaccination and other interventions fail to sufficiently reduce disease transmission in the community. These findings highlight the importance of enhanced surveillance and clinical monitoring for rapid identification of resistance emergence and its population incidence, so that optimal timing for adaptation to the use of drugs can be achieved.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».