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Enregistrement W2909639224 · doi:10.1111/1365-2664.13339

Differential impacts of vaccination on wildlife disease spread during epizootic and enzootic phases

2019· article· en· W2909639224 sur OpenAlexafffund
Erica J. Newton, Bruce A. Pond, Rowland R. Tinline, Kevin R. Middel, Denise Bélanger, Erin E. Rees

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueRabies epidemiology and control
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité de MontréalTrent UniversityPublic Health Agency of CanadaMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesQueen's UniversityMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsOntario Ministry of Natural Resources and ForestryCompute CanadaMinistry of Natural Resources
Mots-clésEnzooticEpizooticWildlifeVaccinationBiologyRabiesVaccine efficacyDisease EradicationEcologyVirologyOutbreakDiseaseVirusMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dissemination of oral vaccine baits is a cost‐effective method to contain and control infectious wildlife diseases. The effectiveness of vaccine barriers in slowing or halting disease spread depends on host ecology and landscape variability. However, it is not clear the extent to which the success of vaccine barriers to manage disease may change from an epizootic to an enzootic phase of a disease invasion, nor is it apparent if this depends on the quality and configuration of host habitats. We explore these questions using the raccoon variant rabies virus ( RRV ) as a model system. This zoonotic disease of high concern has been enzootic in eastern North America for decades, pushing into new areas and re‐emerging in previously controlled zones. We use a spatially explicit individual‐based model to assess how levels of oral vaccination and habitat fragmentation affect RRV spread across vaccine barriers during epizootic and enzootic phases. We use space‐time characteristics of infection chains (individual‐to‐individual transmission of RRV ) to compare simulated outcomes. Results indicate that vaccine barriers have the strongest impact on the control of RRV during the epizootic phase. Counterproductively, mid‐levels of immunisation during an enzootic phase lead to more rabies‐induced mortalities than lower or higher vaccination levels. Infection chains spread faster during the epizootic phase. Landscape effects on chain characteristics were more subtle than effects of invasion phase and vaccination. Synthesis and applications . A spatially explicit individual‐based modelling approach to examine mechanisms of raccoon variant rabies virus spread during epizootic and enzootic phases provides insights into efficacy of wildlife disease vaccination efforts. Our results demonstrate the importance of detecting and controlling outbreaks before they become enzootic. We discuss the implications for moving vaccine barriers to push back and decrease the size of enzootic areas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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