Models and modelling practices for assessing the impact of outbreak response interventions to human vaccine-preventable diseases (1970-2019) - A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mathematical modelling can aid outbreak response decision-making. However, this would require collaboration among model developers, decision-makers, and local experts to incorporate appropriate realism. We conducted a systematic review of modelling studies on human vaccine-preventable disease (VPD) outbreaks to identify patterns in modelling practices among collaborations. We complemented this with a mini review of eligible studies from the foot-and-mouth disease (FMD) literature. Methods Three databases were searched for studies published during 1970-2019 that applied models to assess the impact of an outbreak response. Per included study, we extracted data on author affiliation type (academic institution, governmental, and non-governmental organizations), whether at least one author was affiliated to the country studied, interventions, and model characteristics. Furthermore, the studies were grouped into two collaboration types: purely academic (papers with only academic affiliations), and mixed (all other combinations) to help investigate differences in modelling patterns between collaboration types in the human disease literature. Additionally, we compared modelling practices between the human VPD and FMD literature. Results Human VPDs formed 228 of 253 included studies. Purely academic collaborations dominated the human disease studies (56%). Notably, mixed collaborations increased in the last seven years (2013 - 2019). Most studies had an author in the country studied (75.2%) but this was more likely among the mixed collaborations. Contrasted to the human VPDs, mixed collaborations dominated the FMD literature (56%). Furthermore, FMD studies more often had an author affiliated to the country studied (92%) and used complex model design, including stochasticity, and model parametrization and validation. Conclusion The increase in mixed collaboration studies over the past seven years could suggest an increase in the uptake of modelling for outbreak response decision-making. We encourage more mixed collaborations between academic and non-academic institutions and the involvement of locally affiliated authors to help ensure that the studies suit local contexts.
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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 | 0,043 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».