Understanding the early dynamics of the 2014 porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) outbreak in Ontario using the incidence decay and exponential adjustment (IDEA) model
Notice bibliographique
Résumé
The United States swine industry was first confronted with porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) in 2013. In young pigs, the virus is highly pathogenic and the associated morbidity and mortality has a significant negative impact on the swine industry. We have applied the IDEA model to better understand the 2014 PEDV outbreak in Ontario, Canada. Using our simple, 2-parameter IDEA model, we have evaluated the early epidemic dynamics of PEDV on Ontario swine farms. We estimated the best-fit R0 and control parameter (d) for the between farm transmission component of the outbreak by fitting the model to publically available cumulative incidence data. We used maximum likelihood to compare model fit estimates for different combinations of the R0 and d parameters. Using our initial findings from the iterative fitting procedure, we projected the time course of the epidemic using only a subset of the early epidemic data. The IDEA model projections showed excellent agreement with the observed data based on a 7-day generation time estimate. The best-fit estimate for R0 was 1.87 (95% CI: 1.52 – 2.34) and for the control parameter (d) was 0.059 (95% CI: 0.022 – 0.117). Using data from the first three generations of the outbreak, our iterative fitting procedure suggests that R0 and d had stabilized sufficiently to project the time course of the outbreak with reasonable accuracy. The emergence and spread of PEDV represents an important agricultural emergency. The virus presents a significant ongoing threat to the Canadian swine industry. Developing an understanding of the important epidemiological characteristics and disease transmission dynamics of a novel pathogen such as PEDV is critical for helping to guide the implementation of effective, efficient, and economically feasible disease control and prevention strategies that are able to help decrease the impact of an outbreak.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».