Modelling the ability of mass drug administration to interrupt soil-transmitted helminth transmission: Community-based deworming in Kenya as a case study
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization has recommended the application of mass drug administration (MDA) in treating high prevalence neglected tropical diseases such as soil-transmitted helminths (STHs), schistosomiasis, lymphatic filariasis, onchocerciasis and trachoma. MDA-which is safe, effective and inexpensive-has been widely applied to eliminate or interrupt the transmission of STHs in particular and has been offered to people in endemic regions without requiring individual diagnosis. We propose two mathematical models to investigate the impact of MDA on the mean number of worms in both treated and untreated human subpopulations. By varying the efficay of drugs, initial conditions of the models, coverage and frequency of MDA (both annual and biannual), we examine the dynamic behaviour of both models and the possibility of interruption of transmission. Both models predict that the interruption of transmission is possible if the drug efficacy is sufficiently high, but STH infection remains endemic if the drug efficacy is sufficiently low. In between these two critical values, the two models produce different predictions. By applying an additional round of biannual and annual MDA, we find that interruption of transmission is likely to happen in both cases with lower drug efficacy. In order to interrupt the transmission of STH or eliminate the infection efficiently and effectively, it is crucial to identify the appropriate efficacy of drug, coverage, frequency, timing and number of rounds of MDA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».