The speed of vaccination rollout and the risk of pathogen adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is expected to reduce disease prevalence and to halt the spread of epidemics. Pathogen adaptation, however, may erode the efficacy of vaccination and limit our ability to control disease spread. Here, we examine the influence of the rate of vaccination of the host population on the overall risk of pathogen adaptation to vaccination. We extend the framework of evolutionary epidemiology theory to account for demographic stochasticity in the different steps leading to the adaptation to vaccination: (i) the introduction of a vaccine-escape variant by mutation from an endemic wild-type pathogen, (ii) the invasion of this vaccine-escape variant in spite of the risk of early extinction, (iii) the spread and fixation of the vaccine-escape variant in the pathogen population. We introduce a novel and versatile hybrid analytical-numerical method that allows fast computation of the probabilities associated with these steps. Using it, we show that increasing the rate of vaccination can reduce both the number of cases and the likelihood of pathogen adaptation. Our work clarifies the influence of vaccination policies-a major ecological perturbation of the environment of a pathogen-on different steps of pathogen adaptation. The model provides a useful theoretical framework to account for the interplay between epidemiology, selection and genetic drift and to anticipate the effects of public-health interventions on pathogen evolution.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».