MATHEMATICAL STUDY OF THE IMPACT OF QUARANTINE, ISOLATION AND VACCINATION IN CURTAILING AN EPIDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
The quarantine of suspected cases and isolation of individuals with symptoms are two of the primary public health control measures for combating the spread of a communicable emerging or re-emerging disease. Implementing these measures, however, can inflict significant socio-economic and psychological costs. This paper presents a deterministic compartmental model for assessing the single and combined impact of quarantine and isolation to contain an epidemic. Comparisons are made with a mass vaccination program. The model is simulated using parameters for influenza-type diseases such as SARS. The study shows that even for an epidemic in which asymptomatic transmission does not occur, the quarantine of asymptomatically-infected individuals can be more effective than only isolating individuals with symptoms, if the associated reproductive number is high enough. For the case where asymptomatic transmission occurs, it is shown that isolation is more effective for a disease with a small basic reproduction number and transmission coefficient of asymptomatically-infected individuals. If asymptomatic individuals transmit at a rate that is at least 20% that of symptomatic individuals, quarantine is always more effective. The study further shows that the reduction in disease burden obtained from a combined quarantine and isolation program can be comparable to that obtained by a vaccination program, if the former is implemented quickly enough after the onset of the outbreak. If the implementation of such a quarantine/isolation program is delayed, however, even for a short while, its effectiveness decreases rapidly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».