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Enregistrement W2809362338 · doi:10.7717/peerj.5012

Evaluation of the effect of chickenpox vaccination on shingles epidemiology using agent-based modeling

2018· article· en· W2809362338 sur OpenAlexafffundabout
Ellen Rafferty, Wade McDonald, Weicheng Qian, Nathaniel Osgood, Alexander Doroshenko

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGovernment of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésChickenpoxShinglesVaccinationMedicineChickenpox VaccineVaricella zoster virusImmunologyIncidence (geometry)PediatricsVirologyVirusImmunizationVaricella vaccineImmune systemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Biological interactions between varicella (chickenpox) and herpes zoster (shingles), two diseases caused by the varicella zoster virus (VZV), continue to be debated including the potential effect on shingles cases following the introduction of universal childhood chickenpox vaccination programs. We investigated how chickenpox vaccination in Alberta impacts the incidence and age-distribution of shingles over 75 years post-vaccination, taking into consideration a variety of plausible theories of waning and boosting of immunity. Methods We developed an agent-based model representing VZV disease, transmission, vaccination states and coverage, waning and boosting of immunity in a stylized geographic area, utilizing a distance-based network. We derived parameters from literature, including modeling, epidemiological, and immunology studies. We calibrated our model to the age-specific incidence of shingles and chickenpox prior to vaccination to derive optimal combinations of duration of boosting (DoB) and waning of immunity. We conducted paired simulations with and without implementing chickenpox vaccination. We computed the count and cumulative incidence rate of shingles cases at 10, 25, 50, and 75 years intervals, following introduction of vaccination, and compared the difference between runs with vaccination and without vaccination using the Mann–Whitney U-test to determine statistical significance. We carried out sensitivity analyses by increasing and lowering vaccination coverage and removing biological effect of boosting. Results Chickenpox vaccination led to a decrease in chickenpox cases. The cumulative incidence of chickenpox had dropped from 1,254 cases per 100,000 person-years pre chickenpox vaccination to 193 cases per 100,000 person-years 10 years after the vaccine implementation. We observed an increase in the all-ages shingles cumulative incidence at 10 and 25 years post chickenpox vaccination and mixed cumulative incidence change at 50 and 75 years post-vaccination. The magnitude of change was sensitive to DoB and ranged from an increase of 22–100 per 100,000 person-years at 10 years post-vaccination for two and seven years of boosting respectively ( p < 0.001). At 75 years post-vaccination, cumulative incidence ranged from a decline of 70 to an increase of 71 per 100,000 person-years for two and seven years of boosting respectively ( p < 0.001). Sensitivity analyses had a minimal impact on our inferences except for removing the effect of boosting. Discussion Our model demonstrates that over the longer time period, there will be a reduction in shingles incidence driven by the depletion of the source of shingles reactivation; however in the short to medium term some age cohorts may experience an increase in shingles incidence. Our model offers a platform to further explore the relationship between chickenpox and shingles, including analyzing the impact of different chickenpox vaccination schedules and cost-effectiveness studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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