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Enregistrement W2607150872 · doi:10.1098/rstb.2016.0302

The impact of control strategies and behavioural changes on the elimination of Ebola from Lofa County, Liberia

2017· article· en· W2607150872 sur OpenAlexaff
Sebastian Funk, Iza Ciglenečki, Amanda Tiffany, Etienne Gignoux, Anton Camacho, Rosalind M. Eggo, Adam J. Kucharski, W. John Edmunds, Josephus Bolongei, Phillip Azuma, Péter Clement, Alpha Tamba, Esther Sterk, Barbara Telfer, Gregory Engel, Lucy Anne Parker, Motoi Suzuki, Nico Heijenberg, Bruce Reeder

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilWorld Health Organization
Mots-clésOutbreakEbola virusTransmission (telecommunications)GeographyDemographyIsolation (microbiology)SocioeconomicsMedicineBiologyVirologySociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ebola epidemic in West Africa was stopped by an enormous concerted effort of local communities and national and international organizations. It is not clear, however, how much the public health response and behavioural changes in affected communities, respectively, contributed to ending the outbreak. Here, we analyse the epidemic in Lofa County, Liberia, lasting from March to November 2014, by reporting a comprehensive time line of events and estimating the time-varying transmission intensity using a mathematical model of Ebola transmission. Model fits to the epidemic show an alternation of peaks and troughs in transmission, consistent with highly heterogeneous spread. This is combined with an overall decline in the reproduction number of Ebola transmission from early August, coinciding with an expansion of the local Ebola treatment centre. We estimate that healthcare seeking approximately doubled over the course of the outbreak, and that isolation of those seeking healthcare reduced their reproduction number by 62% (mean estimate, 95% credible interval (CI) 59-66). Both expansion of bed availability and improved healthcare seeking contributed to ending the epidemic, highlighting the importance of community engagement alongside clinical intervention.This article is part of the themed issue 'The 2013-2016 West African Ebola epidemic: data, decision-making and disease control'.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations102
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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