VIRULENCE EVOLUTION IN EMERGING INFECTIOUS DISEASES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Models of virulence evolution generally consider the outcome of competition between resident and mutant parasite strains at or near endemic equilibrium. Less studied is what happens during the initial phases of invasion and adaptation. Understanding initial adaptive dynamics is particularly important in the context of emerging diseases in wildlife and humans, for which rapid and accurate intervention may be of the essence. To address the question of virulence evolution in emerging diseases, we employ a simple stochastic modeling framework. As is intuitive, the pathogen strains most likely to emerge are those with the highest net reproductive rates (R0). We find, however, that stochastic events shape the properties of emerging pathogens in sometimes unexpected ways. First, the mean virulence of emerging pathogens is expected to be larger in dense host populations and/or when transmission is high, due to less restrictive conditions for the spread of the pathogen. Second, a positive correlation between average virulence and transmissibility emerges due to a combination of drift and selection. We conclude that at least in the initial phases of adaptation, special assumptions about constraints need not be invoked to explain some virulence-transmission correlations and that virulence management practices should consider how residual variation in transmission and virulence can be selected to reduce the prevalence and/or virulence of emerging infectious diseases.
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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) | 0,000 | 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 ».