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Enregistrement W2203282985 · doi:10.1111/tbed.12461

Assessment of Effectiveness of Control Strategies Against Simulated Outbreaks of Highly Pathogenic Avian Influenza in Ontario, Canada

2015· article· en· W2203282985 sur OpenAlexafffundabout
Nicola S. Lewis, Sithar Dorjee, Caroline Dubé, John VanLeeuwen, Javier Sánchez

Notice bibliographique

RevueTransboundary and Emerging Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesAtlantic Veterinary CollegeOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCanadian Food Inspection AgencyU.S. Department of Agriculture
Mots-clésFlockOutbreakCullingInfluenza A virus subtype H5N1Veterinary medicineLivestockHighly pathogenicFoot-and-mouth diseaseTransmission (telecommunications)Poisson regressionWildlifeGeographyBiologyStatisticsEnvironmental healthMedicineEcologyVirologyMathematicsComputer scienceHerd

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North American Animal Disease Spread Model (NAADSM) is a stochastic model framework developed to simulate the spread of highly contagious diseases of livestock and poultry, such as foot-and-mouth disease and highly pathogenic avian influenza (HPAI). The objective of this study was to make recommendations on the most effective HPAI control policy for Canada, specifically, on the effect of different speeds of detection, effectiveness of movement restrictions and stamping-out and ring-culling strategies on the magnitude of an HPAI outbreak. In addition, the effect of introduction of infection in a range of multiple farms simultaneously was also evaluated. A total of 21 060 scenarios, defined as different combinations of parameters for various epidemiological conditions and control measures, were created to simulate the number of poultry flocks that would become infected as a result of an incursion of HPAI. Each scenario was parameterized in NAADSM and replicated 1000 times, generating the median number of flocks infected at the end of the simulated outbreak for each scenario. Negative binomial regression analysis was used to model significant explanatory variables of the median number of flocks infected at the end of each simulated outbreak for each of the 21 060 scenarios. The final model included the following explanatory variables: number and type initially infected flock(s), density of flocks within the county where the initially infected flock(s) was located, probability of transmission through indirect contact, subclinical spread of the infection, speed of detection and a two-way interaction between intensity of bird destruction strategy and movement restriction effectiveness to reduce transmission through direct and indirect contacts. The modelling results suggested that stamping out of the detected infected flocks, without ring culling, in combination with effective movement restrictions on direct and indirect contacts, would be the most appropriate policy for Ontario.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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