Comparing Control Intervention Scenarios for Raccoon Rabies in Southern Ontario between 2015 and 2025
Notice bibliographique
Résumé
The largest outbreak of raccoon rabies in Canada was first reported in Hamilton, Ontario, in 2015 following a probable translocation event from the United States. We used a spatially-explicit agent-based model to evaluate the effectiveness of provincial control programs in an urban-centric outbreak if control interventions were used until 2025, 2020, or never used. Calibration tests suggested that a seroprevalence of protective rabies antibodies 2.1 times higher than that inferred from seroprevalence in program assessments was required in simulations to replicate observed raccoon rabies cases. Our simulation results showed that if control interventions with an adjusted seroprevalence were used until 2025 or 2020, the probability of rabies elimination due to control intervention use was 49.2% and 42.1%, respectively. However, if controls were never used, the probability that initial rabies cases failed to establish a sustained outbreak was only 18.2%. In simulations where rabies was not successfully eliminated, using control interventions until 2025 resulted in 67% fewer new infections compared to only applying controls until 2020 and in 90% fewer new infections compared to no control intervention use. However, the model likely underestimated rabies elimination rates since we did not adjust for adaptive control strategies in response to changes in rabies distributions and case numbers, as well as extending control interventions past 2025. Our agent-based model offers a cost-effective strategy to evaluate approaches to rabies control applications.
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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) | 0,000 | 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 ».