A prevalence-based transmission model for the study of the epidemiology and control of soil-transmitted helminthiasis
Notice bibliographique
Résumé
Much effort has been devoted by the World Health Organization (WHO) to eliminate soil-transmitted helminth (STH) infections by 2030 using mass drug administration targeted at particular risk groups alongside the availability to access water, sanitation and hygiene services. The targets set by the WHO for the control of helminth infections are typically defined in terms of the prevalence of infection, whereas the standard formulation of STH transmission models typically describe dynamic changes in the mean-worm burden. We develop a prevalence-based deterministic model to investigate the transmission dynamics of soil-transmitted helminthiasis in humans, subject to continuous exposure to infection over time. We analytically determine local stability criteria for all equilibria and find bifurcation points. Our model predicts that STH infection will either be eliminated (if the initial prevalence value, y(0), is sufficiently small) or remain endemic (if y(0) is sufficiently large), with the two stable points of endemic infection and parasite eradication separated by a transmission breakpoint. Two special cases of the model are analysed: (1) the distribution of the STH parasites in the host population is highly aggregated following a negative binomial distribution, and (2) no density-dependent effects act on the parasite population. We find that disease extinction is always possible for Case (1), but it is not so for Case (2) if y(0) is sufficiently large. However, by introducing stochastic perturbation into the deterministic model, we discover that chance effects can lead to outcomes not predicted by the deterministic model alone, with outcomes highly dependent on the degree of worm clumping, k. Specifically, we show that if the reproduction number and clumping are sufficiently bounded, then stochasticity will cause the parasite to die out. It follows that control of soil-transmitted helminths will be more difficult if the worm distribution tends towards clumping.
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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 ».