Influenza Studie Vorhersage von Antigenübergängen Grippetrenddaten zur Erkennung von saisonaler und pandemischer Influenza und zur Optimierung der Influenzaüberwachung

Influenza Studie Vorhersage von Antigenübergängen Grippetrenddaten zur Erkennung von saisonaler und pandemischer Influenza und zur Optimierung der Influenzaüberwachung
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Influenza A / H3N2 ist ein sich schnell entwickelndes Virus, das alle zwei bis acht Jahre große Antigenübergänge erfährt.
Die Antizipation des Zeitpunkts und des Ergebnisses von Übergängen ist entscheidend für die Entwicklung wirksamer saisonaler Influenza-Impfstoffe. Unter Verwendung eines veröffentlichten phylodynamischen Modells der Influenzaübertragung haben wir Indikatoren für den zukünftigen Evolutionserfolg eines aufkommenden Antigenclusters identifiziert und grundlegende Kompromisse bei unserer Fähigkeit, solche Vorhersagen zu treffen, quantifiziert. Das letztendliche Schicksal eines neuen Clusters hängt von seiner anfänglichen epidemiologischen Wachstumsrate ab, die eine Funktion der Mutationslast und der Anfälligkeit der Population für den Cluster ist, sowie von der Varianz der Wachstumsrate zwischen gemeinsam zirkulierenden Viren. Die logistische Regression kann vorhersagen, ob ein Cluster mit einer relativen Häufigkeit von 5% letztendlich mit einer Sensitivität von ~ 80% erfolgreich sein wird.

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Nicola Schmid. Influenza Studie Vorhersage von Antigenübergängen Grippetrenddaten zur Erkennung von saisonaler und pandemischer Influenza und zur Optimierung der Influenzaüberwachung

Influenza Studie Vorhersage von Antigenübergängen Grippetrenddaten zur Erkennung von saisonaler und pandemischer Influenza und zur Optimierung der Influenzaüberwachung

Vorwort

Mit der Erweiterung eines Clusters

Phylodynamische Modelle

Ergebnisse

Einschränkung des Überwachungswissens

Anwendung auf reale Szenarien

Methoden

Vorhersagemodelle

Proxy-Modellierung unter Verwendung globaler Influenza-Überwachungsdaten

Bereitstellung digitaler Gesundheitsdaten zur Optimierung der Influenzaüberwachung

Validierung des Überwachungsmodells

Sentinel-Überwachungsdesign

Sentinels an beweglichen Orten

Predictor-Datenerfassung und Variablenauswahl

Statistische Analyse

Neubewertung der Daten zu Google-Grippetrends zur Erkennung von saisonaler und pandemischer Influenza

Schätzen der Genauigkeit von Internet-Suchabfragedaten

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Influenza A / H3N2 ist ein sich schnell entwickelndes Virus, das alle zwei bis acht Jahre große Antigenübergänge erfährt.

Die Antizipation des Zeitpunkts und des Ergebnisses von Übergängen ist entscheidend für die Entwicklung wirksamer saisonaler Influenza-Impfstoffe.

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Wir haben auch die Änderungen dieser beiden Größen für die gesamte Population gemessen und festgestellt, dass die Hintergrundmutationslast relativ konstant blieb und die effektive Hintergrundanfälligkeit leicht anstieg.

Die effektive Anfälligkeit im Hintergrund erreichte ihren Höhepunkt, als ein neuer Cluster einen Großteil der zirkulierenden Typen ausmachte - zu diesem Zeitpunkt war die Immunität gegen frühere Infektionen nicht stark vor dem neu dominanten Cluster geschützt.

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