Maximizing the impact of limited vaccine supply under different epidemic conditions: a two-city monkeypox modelling analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract background In the current global monkeypox outbreak, many jurisdictions have been faced with limited vaccine supply, motivating interest in efficient allocation. We sought to explore optimal vaccine allocation between two linked transmission networks over a short-term time horizon, across a range of epidemic conditions. methods We constructed a deterministic compartmental sveir model of monkeypox transmission. We parameterized the model to reflect two representative, weakly connected gbmsm sexual networks (cities) in Ontario. We simulated roll-out of 5000 vaccine doses over 15 days, starting 60 days after epidemic seeding with 10 imported cases. Within this model, we varied: the relative city (network) sizes, epidemic potentials ( R 0 ), between-city mixing, and distribution of imported/seed cases between cities. In each context (combination of varied factors), we then identified the “optimal” allocation of doses between cities — resulting in the fewest cumulative infections by day 120. results Under our modelling assumptions, we found that a fixed supply of vaccines could generally avert more infections over short-term time horizons when prioritized to: a larger transmission network, a network with more initial infections, and/or a network with greater R 0 . Greater between-city mixing decreased the influence of initial seed cases, and increased the influence of city R 0 on optimal allocation. Under mixed conditions (e.g. fewer seed cases but greater R 0 ), optimal allocation saw doses shared between cities, suggesting that proximity-based and risk-based vaccine prioritization can work in combination to minimize transmission. interpretation Prioritization of limited vaccine supply based on network-level risk factors can help minimize transmission during an emerging epidemic. Such prioritization should be grounded in an understanding of context-specific drivers of risk, and should acknowledge the potential connectedness of multiple transmission networks.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».