Complex system modelling of the spread of tuberculosis in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Infectious diseases and their transmission are good examples of complex systems, with several interacting and interdependent components. We develop an agent-based simulation of the living condition of a typical slum setting in Nigeria which is considered to have a higher incidence and prevalence of tuberculosis. We consider the epidemiology of the disease and create a dynamic model, incorporating both environmental conditions and immune suppressed health conditions that have been observed in previous studies to be associated with emergence of the disease. Based on the developed model, we observe the pattern of transmission and we compare the results obtained with the estimates provided by the World Health Organization (WHO) and other individual surveys carried out in the past. The results obtained showed that increasing the air changes per hour (ACH) reduces the number of new latent tuberculosis infections among close contacts. Incorporating 7 air changes per hour which is the recommended value for a bedroom had a significance impact in reducing the number of new latent infections. Furthermore, introducing about 13 air changes per hour which is the recommended value for a smoking environment had a further reduction in the number of new latent infections. The result obtained also showed that individuals living with both HIV and diabetes have the highest risk of progressing to the active tuberculosis disease. Finally, the results also revealed that close contacts of people living with the active tuberculosis disease have a higher risk of developing the latent tuberculosis infection. These insights are useful findings to support public health policies for tuberculosis management.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».