Characteristics of immunity and disease-induced mortality synergistically complicate epidemiological dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Disease-induced mortality and immunity are two key pathogen-specific drivers of epidemiological dynamics. As highlighted by the COVID-19 pandemic, disease-induced mortality can occur not only during active infection, but also following recovery during a period of immunity or after returning to susceptibility. In parallel, this period of immunity can vary in its average duration and, importantly, in its distribution. While these uncertainties underlie the dynamics of many pathogens, their combined effects remain unknown. To address this gap, we formulate a general framework where individuals return to (potentially partial) susceptibility after one or more recovery classes. We show analytically that disease-induced mortality either during infection or while fully-immune has no qualitative effects if there are two or fewer recovered compartments and individuals return to complete susceptibility. However, with four, five, or six recovered compartments, we numerically find that disease-induced mortality during infection or while immune can be either stabilizing or destabilizing, and that the presence of post-infection mortality while susceptible can enable three switches in stability. Thus, our models reveal that immunity combined with disease-induced mortality can have important epidemiological effects. Our findings therefore illustrate the need to include these effects in pathogen-specific models, and for immuno-epidemiological cohort studies.
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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 | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».