Redefining the “carrier” state for foot-and-mouth disease from the dynamics of virus persistence in endemically affected cattle populations
Notice bibliographique
Résumé
The foot-and-mouth disease virus (FMDV) "carrier" state was defined by van Bekkum in 1959. It was based on the recovery of infectious virus 28 days or more post infection and has been a useful construct for experimental studies. Using historic data from 1,107 cattle, collected as part of a population based study of endemic FMD in 2000, we developed a mixed effects logistic regression model to predict the probability of recovering viable FMDV by probang and culture, conditional on the animal's age and time since last reported outbreak. We constructed a second set of models to predict the probability of an animal being probang positive given its antibody response in three common non-structural protein (NSP) ELISAs and its age. We argue that, in natural ecological settings, the current definition of a "carrier" fails to capture the dynamics of either persistence of the virus (as measured by recovery using probangs) or the uncertainty in transmission from such animals that the term implies. In these respects it is not particularly useful. We therefore propose the first predictive statistical models for identifying persistently infected cattle in an endemic setting that captures some of the dynamics of the probability of persistence. Furthermore, we provide a set of predictive tools to use alongside NSP ELISAs to help target persistently infected cattle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».