Dynamic modeling and optimal control of cystic echinococcosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cystic echinococcosis is one of the most severe helminth zoonosis with a drastic impact on human health and livestock industry. Investigating optimal control strategy and assessing the crucial factors are essential for developing countermeasures to mitigate this disease. METHODS: Two compartment models were formulated to study the dynamics of cystic echinococcosis transmission, to evaluate the effectiveness of various control measures, and to find the optimal control strategy. Sensitive analyses were conducted by obtaining PRCCs and contour plot was used to evaluate the effect of key parameters on the basic reproduction number. Based on forward-backward sweep method, numerical simulations were employed to investigate effects of key factors on the transmission of cystic echinococcosis and to obtain the optimal control strategy. RESULTS: The food resources of stray dog and invalid sheep vaccination rate, which are always neglected, were significant to the transmission and control of cystic echinococcosis. Numerical simulations suggest that, the implementation of optimal control strategy can significantly reduce the infections. Improving the cost of health education and domestic dog deworming could not decrease human infections. CONCLUSIONS: Our study showed that only a long-term use of the optimal control measures can eliminate the disease. Meanwhile, during the intervention, sheep vaccination and stray dogs disposing should be emphasized ahead of domestic dogs deworming to minimize the control cost. Simultaneously reducing other wild intermediate hosts and strengthening the sheep vaccination as well as disposing the stray dogs would be most effective.
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 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) | 0,000 | 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 ».