Delay in booster schedule as a control parameter in vaccination dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The use of multiple vaccine doses has proven to be essential in providing high levels of protection against a number of vaccine-preventable diseases at the individual level. However, the effectiveness of vaccination at the population level depends on several key factors, including the dose-dependent protection efficacy of vaccine, coverage of primary and booster doses, and in particular, the timing of a booster dose. For vaccines that provide transient protection, the optimal scheduling of a booster dose remains an important component of immunization programs and could significantly affect the long-term disease dynamics. In this study, we developed a vaccination model as a system of delay differential equations to investigate the effect of booster schedule using a control parameter represented by a fixed time-delay. By exploring the stability analysis of the model based on its reproduction number, we show the disease persistence in scenarios where the booster dose is sub-optimally scheduled. The findings indicate that, depending on the protection efficacy of primary vaccine series and the coverage of booster vaccination, the time-delay in a booster schedule can be a determining factor in disease persistence or elimination. We present model results with simulations for a vaccine-preventable bacterial disease, Heamophilus influenzae serotype b, using parameter estimates from the previous literature. Our study highlights the importance of timelines for multiple-dose vaccination in order to enhance the population-wide benefits of herd immunity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».