Beyond <i>R</i> <sub>0</sub> : Heterogeneity in secondary infections and probabilistic epidemic forecasting
Notice bibliographique
Résumé
The basic reproductive number — R 0 — is one of the most common and most commonly misapplied numbers in public health. Although often used to compare outbreaks and forecast pandemic risk, this single number belies the complexity that two different pathogens can exhibit, even when they have the same R 0 [1–3]. Here, we show how to predict outbreak size using estimates of the distribution of secondary infections, leveraging both its average R 0 and the underlying heterogeneity. To do so, we reformulate and extend a classic result from random network theory [4] that relies on contact tracing data to simultaneously determine the first moment ( R 0 ) and the higher moments (representing the heterogeneity) in the distribution of secondary infections. Further, we show the different ways in which this framework can be implemented in the data-scarce reality of emerging pathogens. Lastly, we demonstrate that without data on the heterogeneity in secondary infections for emerging infectious diseases like COVID-19, the uncertainty in outbreak size ranges dramatically. Taken together, our work highlights the critical need for contact tracing during emerging infectious disease outbreaks and the need to look beyond R 0 when predicting epidemic size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».