Mathematical modelling to inform the national seasonal influenza vaccination policy: findings from our study
Notice bibliographique
Résumé
In 2017 the Commonwealth Department of Health commissioned a consortia from the WHO Influenza Centre Melbourne, Telethon Kids Institute, University of Hong Kong and the University of Western Australia to (1) determine the influenza health burden in Australia and (2) using mathematical modelling, determine the effectiveness of alternative vaccination strategies which may significantly reduce the burden. The Phase 1 epi study used data from most states and territories averaged over 10 years (2007 to 2016), giving the relationship between case numbers and hospitalisation and mortality rates. This phase also determined current vaccination coverage by age class, giving a baseline vaccination scenario. The modelling study involved developing individual-based (c.f. agent based) models for Albany, Newcastle and Cairns, with an overall population of ~400,000, following methods developed previously at UWA. The models were applied separately to determine the effectiveness of potential changes to Australia's current influenza vaccination "profile". These included increased vaccination coverage to at-risk groups, to school-age children, use of enhanced vaccines to those aged 65 and above, and LAIV replacing QIV for those aged 3 to 17 years; a total of 60 scenarios were evaluated. These results were then scaled to an Australian population of ~24. 7 million. The effectiveness of each alternative vaccination strategy was determined by the reduction in health burden, between the current vaccination baseline and the new strategy. As we model each individual in each of the 3 communities, we also determined the direct vs indirect protection afforded by vaccination, the herd immunity effect. This talk will present the key study results.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».