Effects of contact structure on the transient evolution of HIV virulence
Notice bibliographique
Résumé
Early in an epidemic, high densities of susceptible hosts select for relatively high parasite virulence; later in the epidemic, lower susceptible densities select for lower virulence. Thus over the course of a typical epidemic the average virulence of parasite strains increases initially, peaks partway through the epidemic, then declines again. However, precise quantitative outcomes, such as the peak virulence reached and its timing, may depend sensitively on epidemiological details. Fraser et al. proposed a model for the eco-evolutionary dynamics of HIV that incorporates the tradeoffs between transmission and virulence (mediated by set-point viral load, SPVL) and their heritability between hosts. Their model used implicit equations to capture the effects of partnership dynamics that are at the core of epidemics of sexually transmitted diseases. Our models combine HIV virulence tradeoffs with a range of contact models, explicitly modeling partnership formation and dissolution and allowing for individuals to transmit disease outside of partnerships. We assess summary statistics such as the peak virulence (corresponding to the maximum value of population mean log10 SPVL achieved throughout the epidemic) across models for a range of parameters applicable to the HIV epidemic in sub-Saharan Africa. Although virulence trajectories are broadly similar across models, the timing and magnitude of the virulence peak vary considerably. Previously developed implicit models predicted lower virulence and slower progression at the peak (a maximum of 3.5 log10 SPVL) compared both to more realistic models and to simple random-mixing models with no partnership structure at all (both with a maximum of ≈ 4.7 log10 SPVL). In this range of models, the simplest random-mixing structure best approximates the most realistic model; this surprising outcome occurs because the dominance of extra-pair contact in the realistic model swamps the effects of partnership structure.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 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)
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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 ».