Quantifying the risk of Zika virus spread in Asia during the 2015-16 epidemic in Latin America and the Caribbean: A modeling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No large-scale Zika epidemic has been observed to date in Southeast Asia following the 2015-16 Latin American and the Caribbean epidemic. One hypothesis is Southeast Asian populations' partial immunity to Zika. METHOD: We estimated the two conditions for a Zika outbreak emergence in Southeast Asia: (i) the risk of Zika introduction from Latin America and the Caribbean and, (ii) the risk of autochthonous transmission under varying assumptions on population immunity. We also validated the model used to estimate the risk of introduction by comparing the estimated number of Zika seeds introduced into the United States with case counts reported by the Centers for Disease Control and Prevention (CDC). RESULTS: There was good agreement between our estimates and case counts reported by the CDC. We thus applied the model to Southeast Asia and estimated that, on average, 1-10 seeds were introduced into Indonesia, Malaysia, the Philippines, Singapore, Thailand and Vietnam. We also found increasing population immunity levels from 0 to 90% reduced probability of autochthonous transmission by 40% and increasing individual variation in transmission further reduced the outbreak probability. CONCLUSIONS: Population immunity, combined with heterogeneity in transmission, can explain why no large-scale outbreak was observed in Southeast Asia during the 2015-16 epidemic.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».