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Enregistrement W2725132273 · doi:10.1287/opre.2018.1817

Dynamics of Drug Resistance: Optimal Control of an Infectious Disease

2019· article· en· W2725132273 sur OpenAlexaff
Naveed Chehrazi, Lauren E. Cipriano, Eva A. Enns

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)Drug resistanceTransmission (telecommunications)Public healthDisease controlResistance (ecology)DrugMathematical modelling of infectious diseaseAntibiotic resistanceMedicineIntensive care medicineEnvironmental healthVirologyBiologyComputer scienceAntibioticsPharmacologyEcologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial use contributes to the growing public health challenge of infectious diseases that are resistant to all but a few remaining treatments via natural selection. When few treatment options remain, should the last effective treatment be reserved for controlling larger outbreaks in the future? In “Dynamics of Drug Resistance: Optimal Control of an Infectious Disease,” N. Chehrazi, L. E. Cipriano, and E. A. Enns formulate this important policy question as a control problem with two state variables—disease prevalence and the level of treatment resistance—for an established family of SIS infectious disease models with resistance. They prove that when the disease transmission rate is constant, it is optimal to treat everyone until the level of resistance is so high that it is no longer economical to treat anyone. Public health policies and social distancing can cause a nonconstant disease transmission rate; in these cases, it may be optimal to preserve the drug for relatively larger outbreaks or to use the drug to treat some, but not all, infected individuals.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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