Challenges in epidemiological modelling: from socio-virulence dynamics to HIV interventions in MSM populations.
Notice bibliographique
Résumé
The spread of infectious diseases is one of the biggest challenges that public health faces nowadays. Their control is often not an easy task. Social behaviour plays an important role in disease prevention. However, the complex interplay between social behaviour and transmission dynamics is still not very well understood. This thesis tackles this topic by introducing a dynamic variable representing social behaviour that is coupled with epidemiological compartmental models. Under certain conditions, social behaviour can greatly impact the outcomes of an emerging virulent pathogen and thus it is necessary to explicitly model social behaviour for better understanding of transmission dynamics, and better and more accurate predictions. \n \nThe Human Immunodeficiency Virus (HIV) is a disease that attacks the immune system of its host. Since its emergence in the 1970s, it remains an epidemic that disproportionately affects gay and bisexual men who have sex with men (GbMSM). While diagnosis and treatment procedures kept improving, it still poses a public health concern. The introduction of Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) as a preventive drug in Canada in 2015 was a crucial step to help with decreasing HIV prevalence. PrEP however doesn't prevent the transmission of bacterial sexually transmitted infections (STIs). Previous studies have found a positive correlation between the increase in PrEP use and the decrease of condom usage. We investigated conditions under which the prevalence of bacterial STIs remains low under a PrEP regimen and we found that population level annual testing is essential for risk mitigation. \n \nWhile PrEP has a great potential in reducing HIV prevalence, its impact might not be as strong as that created by frequent testing. In a final study, we examined different strategies, that are season specific and risk level specific, to derive an optimal strategy that aims to reduce HIV prevalence in Toronto by 2050. Given that higher risk sexual behaviour is more observed during the summer months, we concluded that testing the entire population twice during the summer is the most effective way to get a low HIV prevalence subject to plausible levels of testing and PrEP recruitment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».