Examining the role of person-to-person transmission during a verocytotoxigenic Escherichia coli outbreak in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Person-to-person transmission can occur during outbreaks of verotoxigenic Escherichia coli (VTEC), however the impact of this transmission route is not well understood. This study aimed to examine the role of person-to-person transmission during a VTEC outbreak, and how targeting this route may reduce outbreak size. A deterministic compartmental model describing a VTEC outbreak was constructed and fit to data from a 2008 outbreak in Ontario, Canada. Using the best-fit model, simulations were run to calculate the: reduction in transmission rate after implementing interventions, proportion of cases infected through both transmission routes, and number of cases prevented by interventions. Latin hypercube sensitivity analysis was conducted to examine the sensitivity of the outbreak size to the model parameters. RESULTS: Based on the best-fit model, ~ 14.25% of the cases likely arose due to person-to-person transmission. Interventions reduced this transmission rate by ~ 73%, causing a reduction in outbreak size of ~ 17% (47 cases). Sensitivity analysis showed that the model was highly sensitive to changes in all parameters of the model. The model demonstrates that person-to-person could be an important transmission route during VTEC outbreaks. Targeting this route of transmission through hand hygiene and work exclusions could reduce the final outbreak size.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».