Susceptible host dynamics explain pathogen resilience to perturbations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interventions to slow the spread of SARS-CoV-2 significantly disrupted the transmission of other pathogens. As interventions lifted, whether and when human pathogens would eventually return to their pre-pandemic dynamics remains to be answered. Here, we present a framework for estimating pathogen resilience based on how fast epidemic patterns return to their pre-pandemic dynamics. By analyzing time series data from Hong Kong, Canada, Korea, and the US, we quantify the resilience of common respiratory pathogens and further predict when each pathogen will eventually return to its pre-pandemic dynamics. Our predictions are able to distinguish which pathogens should have returned already, and deviations from these predictions reveal long-term impacts of pandemic perturbations. We find a faster rate of susceptible replenishment underlies pathogen resilience and sensitivity to both large and small perturbations. Overall, our analysis highlights the persistent nature of common respiratory pathogens compared to vaccine-preventable infections, such as measles. Significance Statement COVID-19 interventions slowed the transmission of many respiratory pathogens in different ways, raising questions about the mechanisms driving the variation in responses to interventions. To address this gap, we characterized the sensitivity of pathogen transmission to perturbations by quantifying how fast each pathogen returned to its pre-pandemic circulation patterns. We analyzed data from Hong Kong, Canada, Korea, and the US, and showed that common respiratory pathogens are far less sensitive to perturbations than measles, a vaccine-preventable infection. Finally, we showed that the speed of replenishment of the susceptible population—for example, through waning immunity—largely determines this sensitivity, suggesting that the persistence of common respiratory pathogens is likely driven by rapid susceptible replenishment.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».