The shape of waning vaccinal immunity: Implications for control
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and current uncertainties about H5N1 influenza underscore the importance of vaccination for both community immunity and to prevent pathogen invasion. While the duration of a fully-immune period is often included in epidemiological models with waning immunity, the relative susceptibility to infection in fully-waned individuals and moreover their interplay that determines the shape of the trajectory of waning vaccinal immunity also may have important impacts on pathogen invasion potential. In this paper, we examine pathogen invasion outcomes with a simple mathematical framework that embeds the shape of vaccinal immunity within a buffered susceptibility framework. Using illustrative examples, we show pathogen invasion hinges on the characteristics of this shape, resulting in a large variation in outcomes. A key result is that stronger immunity (i.e. a smaller relative susceptibility in fully-waned individuals) can have a dramatic impact on such invasion characteristics, but the magnitude of this effect crucially depends on the underlying shape of immunity: the initial rate of waning is critical to the outcome. Our results highlight the importance of measuring the relative susceptibility of infection in fully-waned individuals. Additionally, they illustrate the importance of characterising host immune responses granularly and of taking this into account in pathogen-specific epidemiological models.
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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 | 0,000 | 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 ».