論文の概要: An Empirically-parametrized Spatio-Temporal Extended-SIR Model for Combined Dilution and Vaccination Mitigation for Rabies Outbreaks in Wild Jackals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15425v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 07:04:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:36.563007
• Title: An Empirically-parametrized Spatio-Temporal Extended-SIR Model for Combined Dilution and Vaccination Mitigation for Rabies Outbreaks in Wild Jackals
• Title（参考訳）: 野生ジャガイモの狂犬病発生に対する希釈とワクチン接種を併用した経験的パラメトリゼーション時空間拡張SIRモデル
• Authors: Teddy Lazebnik, Yehuda Samuel, Jonathan Tichon, Roi Lapid, Roni King, Tomer Nissimian, Orr Spiegel,
• Abstract要約: 本稿では,グラフに基づく空間的枠組みを用いた拡張時間拡張SIRモデルを提案する。 イスラエル北部のジャカル人口を用いたケーススタディにおいて,本モデルを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4711628883579317
• License:
• Abstract: The transmission of zoonotic diseases between animals and humans poses an increasing threat. Rabies is a prominent example with various instances globally, facilitated by a surplus of meso-predators (commonly, facultative synanthropic species e.g., golden jackals [Canis aureus, hereafter jackals]) thanks to the abundance of anthropogenic resources leading to dense populations close to human establishments. To mitigate rabies outbreaks and prevent human infections, authorities target the jackal which is the main rabies vector in many regions, through the dissemination of oral vaccines in known jackals' activity centers, as well as opportunistic culling to reduce population density. Because dilution (i.e., culling) is not selective towards sick or un-vaccinated individuals, these two complementary epizootic intervention policies (EIPs) can interfere with each other. Nonetheless, there is only limited examination of the interactive effectiveness of these EIPs and their potential influence on rabies epizootic spread dynamics, highlighting the need to understand these measures and the spread of rabies in wild jackals. In this study, we introduce a novel spatio-temporal extended-SIR (susceptible-infected-recovered) model with a graph-based spatial framework for evaluating mitigation efficiency. We implement the model in a case study using a jackal population in northern Israel, and using spatial and movement data collected by Advanced Tracking and Localization of Animals in real-life Systems (ATLAS) telemetry. An agent-based simulation approach allows us to explore various biologically-realistic scenarios, and assess the impact of different EIPs configurations. Our model suggests that under biologically-realistic underlying assumptions and scenarios, the effectiveness of both EIPs is not influenced much by the jackal population size but is sensitive to their dispersal between activity centers.
• Abstract（参考訳）: 動物と人間の動物性疾患の伝染は、ますます脅威となる。 狂犬病は世界中の様々な例で顕著な例であり、人体に近い人口が密集しているため、メソ捕食者の余剰(一般的には共生種eg(英語版)、ゴールデンジャカル(英語版)(Canis aureus、以下、ジャカルス)によって促進される。 狂犬病の発生を緩和し、ヒトの感染を防ぐため、当局は、既知のジャカルの活動センターにおける口腔ワクチンの普及や、人口密度を減少させる機会的カリングを通じて、多くの地域で主要な狂犬病ベクターであるジャカルを標的としている。 希釈(カリング)は、病気または非ワクチン接種者に対して選択的ではないため、これら2つの相補的エピゾーシス介入ポリシー(EIP)は互いに干渉することができる。 それにもかかわらず、これらのEIPのインタラクティブな効果と、それらが狂犬病のエピゾティックスプレッドダイナミックスに与える影響についてのみ調べられ、野生ジャガイモにおける狂犬病の拡散を理解する必要性が浮き彫りにされている。 本研究では,グラフを用いた空間的枠組みを用いた時空間拡張SIR(susceptible-infected-recovered)モデルを提案する。 我々は,イスラエル北部のジャカル人口を用いたケーススタディにおいて,実生活システム(ATLAS)テレメトリにおける動物の高度追跡と局在化によって収集された空間的・運動的データを用いてモデルを実装した。 エージェント・ベース・シミュレーション・アプローチにより、様々な生物現実的なシナリオを探索し、異なるEIP構成の影響を評価することができる。 本モデルでは, 生物学的に現実的な前提とシナリオの下では, 両方のEIPの有効性は, ジャガイモの個体群の大きさに大きく影響されず, 活動中心間の分散に敏感であることが示唆された。

関連論文リスト

• Agent-Based Model: Simulating a Virus Expansion Based on the Acceptance of Containment Measures [65.62256987706128]
  比較疫学モデルは、疾患の状態に基づいて個人を分類する。 我々は、適応されたSEIRDモデルと市民のための意思決定モデルを組み合わせたABMアーキテクチャを提案する。 スペイン・ア・コルナにおけるSARS-CoV-2感染症の進行状況について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T08:01:05Z)
• Cooperating Graph Neural Networks with Deep Reinforcement Learning for Vaccine Prioritization [0.0]
  本研究は,供給制限時のパンデミックの全体負担を軽減するためのワクチンの優先順位付け戦略について検討する。 既存の方法では、サブグループ集団内の均一な振る舞いを仮定してマクロレベルまたは単純化されたマイクロレベルワクチンの分布を行う。 我々は,高次空間時間病進化システムのための最適なワクチン配置戦略を求めるために,新しい深層強化学習を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T04:19:10Z)
• Evaluating vaccine allocation strategies using simulation-assisted causal modelling [7.9656669215132005]
  パンデミックの早期にはワクチンの入手が制限され、異なる集団の優先順位付けが必要になる。 新型コロナウイルスのパンデミックに対する年齢依存型予防接種戦略を遡及的に評価するモデルを構築した。 我々は,2021年に実施したイスラエルのワクチン割当戦略を,先天的な優先順位付けや若年集団の優先順位付け,厳格なリスクランク付けアプローチといった対実的戦略と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T14:24:17Z)
• Reinforced Contact Tracing and Epidemic Intervention [8.141401074784406]
  我々は,スマートディファレンスコントロール戦略を探索するIDRLECA(Reinforcement Learning Epidemic Control Agent)を開発した。 IDRLECAは感染を非常に低いレベルで抑制し、95%以上の人体移動を維持できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T08:31:48Z)
• STELAR: Spatio-temporal Tensor Factorization with Latent Epidemiological Regularization [76.57716281104938]
  我々は,多くの地域の流行傾向を同時に予測するテンソル法を開発した。 stelarは離散時間差分方程式のシステムを通じて潜在時間正規化を組み込むことで長期予測を可能にする。 我々は、カウンティレベルと州レベルのCOVID-19データの両方を用いて実験を行い、このモデルが流行の興味深い潜伏パターンを識別できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T21:21:47Z)
• Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data [61.04165571425021]
  我々は,個人が感染するリスクを推定するためにベイズ推定法を開発した。 本稿では,感染防止のための検査・隔離戦略を最適化するために,確率論的リスク推定手法を提案する。 我々のアプローチは、最近接触した個人間の通信のみを必要とする、完全に分散されたアルゴリズムに変換されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-20T12:24:45Z)
• A General Framework for Survival Analysis and Multi-State Modelling [70.31153478610229]
  ニューラル常微分方程式を多状態生存モデル推定のためのフレキシブルで一般的な方法として用いる。 また,本モデルでは,サバイバルデータセット上での最先端性能を示すとともに,マルチステート環境での有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T19:24:54Z)
• A Deep Q-learning/genetic Algorithms Based Novel Methodology For Optimizing Covid-19 Pandemic Government Actions [63.669642197519934]
  我々はSEIR疫学モデルを用いて、人口の時間とともにウイルスウイルスの進化を表現している。 報酬システムにより、アクションのシーケンス(統合、自己同化、二メートル距離、制限を取らない)を評価する。 どちらの意味でも、パンデミックの悪影響を抑えるために政府が取るべき行動を発見する上で、我々の方法論が有効な手段であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T17:17:45Z)
• Coronavirus Optimization Algorithm: A bioinspired metaheuristic based on the COVID-19 propagation model [0.0]
  この研究は、新型コロナウイルスが健康な人々にどのように拡散し感染するかをシミュレートする、新しいバイオインスパイアされたメタヒューリスティック(メタヒューリスティック)を提案する。 入力パラメータは疾患統計に従ってすでに設定されており、研究者が任意の値で初期化するのを防ぐことができる。 並行したマルチウイルスバージョンが提案され、いくつかのウイルス株が時間とともに進化し、より広い検索領域をより少ないイテレーションで探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T17:10:02Z)
• Survival Cluster Analysis [93.50540270973927]
  異なるリスクプロファイルを持つサブポピュレーションを特定するために、生存分析には未解決の必要性がある。 このニーズに対処するアプローチは、個々の成果のキャラクタリゼーションを改善する可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-29T22:41:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。