クラミジアを制御するための緩和努力の影響を分析するためのエージェントベース性ネットワークモデルの使用【JST・京大機械翻訳】

Azizi Asma; Dewar Jeremy; Qu Zhuolin; Mac Hymanm James

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220034244132 整理番号：21P0044015

クラミジアを制御するための緩和努力の影響を分析するためのエージェントベース性ネットワークモデルの使用【JST・京大機械翻訳】

Using an agent-based sexual-network model to analyze the impact of mitigation efforts for controlling chlamydia

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発行年： 2020年08月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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Chlamydia trachomatis(Ct)は,女性の間で不妊症および骨盤炎症性疾患の主な原因を有する米国における最も報告された性的感染症である。Ctに対する女性のスクリーニングの何十年にも係わらず,若年アフリカ系アメリカ人(AA)の率は増加している。Ctの広がりを理解するためにエージェントベースネットワークモデルを作成し,解析した。Louisiana,ニューオレアの15~25歳のAAにおける女性の12%と男性の10%のCt有病率を示す調査データと一致するようにモデルパラメータを較正した。著者らのモデルは長期および犠牲的パートナーシップを説明する。ネットワークは,データで観察された関節度分布を保存することによって,個人のソートレーション混合を捉える。パートナー治療,パートナースクリーニング,および感染の再スクリーニングを含む,ランダムにスクリーニングされた男性,パートナー通知の介入戦略の効率を比較した。感染者のパートナーを,試験の有無の両方で比較した。Ctスクリーニングの増加,再スクリーニングおよび感染人々のパートナーの多くは,罹患率を低下させるが,これらの緩和だけでは流行をコントロールできない。現在の実践は,感染に対する最初の試験なしで,感染個体のパートナーを治療することである。モデルは,すべての感染者のパートナーの十分な数が試験され,処理されるならば,流行が軽減できる閾値条件があると予測した。この閾値は,個人の感染パートナーのパートナーを処理することにより作られた拡張処理ネットワークから生じる。これらの結論は将来のCt軽減研究の設計を助けることができるが,著者らは,これらの結論が,実際の世界ではなく,数学モデルの数学モデルであり,モデル仮定の妥当性を主張する。【JST・京大機械翻訳】

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疫学 , 人工知能

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