Advancing risk assessment: mechanistic dose–response modelling of<i>Listeria monocytogenes</i>infection in human populations
Notice bibliographique
Résumé
The utility of characterizing the effects of strain variation and individual/subgroup susceptibility on dose–response outcomes has motivated the search for new approaches beyond the popular use of the exponential dose–response model for listeriosis. While descriptive models can account for such variation, they have limited power to extrapolate beyond the details of particular outbreaks. By contrast, this study exhibits dose–response relationships from a mechanistic basis, quantifying key biological factors involved in pathogen–host dynamics. An efficient computational algorithm and geometric interpretation of the infection pathway are developed to connect dose–response relationships with the underlying bistable dynamics of the model. Relying on in vitro experiments as well as outbreak data, we estimate plausible parameters for the human context. Despite the presence of uncertainty in such parameters, sensitivity analysis reveals that the host response is most influenced by the pathogen–immune system interaction. In particular, we show how variation in this interaction across a subgroup of the population dictates the shape of dose–response curves. Finally, in terms of future experimentation, our model results provide guidelines and highlight vital aspects of the interplay between immune cells and particular strains of Listeria monocytogenes that should be examined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».