National assessment of Canadian pandemic preparedness: Employing InFluNet to identify high-risk areas for inter-wave vaccine distribution
Notice bibliographique
Résumé
Influenza pandemics emerge at irregular and unpredictable intervals to cause substantial health, economic and social burdens. Optimizing health-system response is vital to mitigating the consequences of future pandemics. We developed a mathematical model to assess the preparedness of Canadian health systems to accommodate pandemic-related increases in patient demand. We identify vulnerable areas, assess the potential of inter-wave vaccination to mitigate impacts and evaluate the association between demographic and health-system characteristics in order to identify predictors of pandemic consequences. Modelled average attack rates were 23.7–37.2% with no intervention and 2.5–6.4% with pre-vaccination. Peak acute-care demand was 7.5–19.5% of capacity with no intervention and 0.6–2.6% with pre-vaccination. The peak ICU demand was 39.3–101.8% with no intervention and 2.9–13.3% with pre-vaccination. Total mortality was 2258–7944 with no intervention and 88–472 with pre-vaccination. Regions of Southern Ontario were identified as most vulnerable to surges in patient demand. The strongest predictors of peak acute-care demand and ICU demand were acute-care bed capacity (R = −0.8697; r2 = 0.7564) and ICU bed capacity (R = −0.8151; r2 = 0.6644), respectively. Demographic characteristics had mild associations with predicted pandemic consequences. Inter-wave vaccination provided adequate acute-care resource protection under all scenarios; ICU resource adequacy was protected under mild disease assumptions, but moderate and severe diseases caused demand to exceed expected availability in 21% and 49% of study areas, respectively. Our study informs priority vaccine distribution strategies for pandemic planning, emphasizing the need for targeted early vaccine distribution to high-risk individuals and areas.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».