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Enregistrement W2020904880 · doi:10.1186/1471-2458-13-669

Can informal social distancing interventions minimize demand for antiviral treatment during a severe pandemic?

2013· article· en· W2020904880 sur OpenAlexafffundabout
Amy L. Greer

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésSocial distanceMedicinePandemicBiostatisticsPublic healthPsychological interventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyDistancingEpidemiologyMedical emergencyEnvironmental healthIntensive care medicineNursingInfectious disease (medical specialty)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the case of a pandemic, individuals may alter their behaviour. A dynamic model incorporating social distancing can provide a mechanism to consider complex scenarios to support decisions regarding antiviral stockpile size while considering uncertainty around behavioural interventions. We have examined the impact of social distancing measures on the demand for limited healthcare resources such as antiviral drugs from a central stockpile during a severe pandemic. METHODS: We used an existing age-structured model for pandemic influenza in Canada and biologically plausible scenarios for severe influenza transmission within the population. We incorporated data from published reports regarding stated intentions to change behaviour during a pandemic as well as the magnitude and duration of time that individuals expected to maintain the behavioural change. We ran simulations for all combinations of parameter values to identify the projected antiviral requirements in each scenario. RESULTS: With 12 weeks of distancing, the effect is relatively small for the lowest R0 of 1.6 with a projected stockpile to treat 25.6% being required (IQR=21.7 - 28.7%) unless the proportion of people involved (81%) and magnitude of the behaviour change is large (69% reduction in contacts). If 24 weeks of distancing occurs, with only a low to moderate reduction in contacts (38% or less), it is not possible to bring treatment requirements below 20% regardless of what proportion of the population engages in distancing measures when transmissibility is high (R0=2.0; stockpile size=31%, IQR=29.2 - 33.5%). CONCLUSIONS: Our results demonstrate that the magnitude and duration of social distancing behaviours during a severe pandemic have an impact on the need for antiviral drugs. However, significant investments over a long period of time (>16 weeks) are required to decrease the need for antiviral treatment to below 10% of the total population for a highly transmissible viral strain (R0>1.8). Encouraging individuals to adopt behaviours that decrease their daily contact rate can help to control the spread of the virus until a vaccine becomes available however; relying on these measures to justify stockpiling fewer courses of treatment will not be sufficient in the case of a severe pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,334
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,114 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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