Modeling the Spread of Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Among Pig Farms in Lira District of Northern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome (PRRS) is a viral swine disease that causes reproductive failure in breeding sows and respiratory distress in growing pigs. The main objectives were to simulate the transmission patterns of PRRS in Uganda using North American Animal Disease Spread Model (NAADSM) and to evaluate the potential effect of prevention and control options such as vaccination and movement control. The median number of infectious farms at the end of 52 weeks for the baseline scenario was 735 (36.75% of the 2,000 farms). The best effects of vaccination were observed in scenarios 60% farm coverage and 80% farm coverage, which resulted in 82 and 98.2% reduction in the median number of infectious farms at the end of the simulation, respectively. Vaccination of all medium and large farms only (33% of the farms) resulted in a 71.2% decrease in the median number of infectious farms at the end of 52 weeks. Movement control (MC) results showed that the median number of infectious farms at the end of 52 weeks decreased by 21.6, 52.3, 79.4, and 92.4% for scenarios MC 20, MC 40, MC 60, and MC 80%, respectively. This study provides new insights to the government of Uganda on how PRRS can be controlled. The large and medium farms need to be prioritized for vaccination, which would be a feasible and effective way to limit the spread of PRRS in Uganda. Scavenging pigs should be confined at all times, whether in the presence or absence of any disease outbreaks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».