Asymptomatic Transmission and the Dynamics of Zika Infection
Notice bibliographique
Résumé
Following the 2013-14 outbreak in French Polynesia, the Zika virus (ZIKV) epidemic spread widely to many countries where Aedes Aegypti as the main transmitting vector is endemic. The lack of a second wave of ZIKV infection in most affected regions may suggest that a sufficiently high level of herd immunity was reached during the first wave. We developed an agent-based transmission model to investigate the role of asymptomatic infection on the likelihood of observing a second wave, while accounting for its relative transmissibility. We found that, as the relative transmissibility of asymptomatic infection increases, a second wave is more likely to occur, despite an increase in the attack rate during the first wave. When the reproduction number varies between 1.9 and 2.8 based on estimates for Antioquia, Colombia, the attack rate varies between 4% and 26% for a low (below 10%) effectiveness of interventions in blunting the ZIKV transmission from symptomatic cases to mosquitoes. Moreover, the fraction of cases due to sexual transmission is estimated below 4% of the cumulative incidence. Our analyses underscore the need to quantify the transmissibility of asymptomatic infections, without which the overall attack rates and the level of herd immunity cannot be accurately estimated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».