What Is Required to Prevent a Second Major Outbreak of SARS-CoV-2 upon Lifting Quarantine in Wuhan City, China
Notice bibliographique
Résumé
Background The Chinese government implemented a metropolitan-wide quarantine of Wuhan city on 23 rd January 2020 to curb the epidemic of the coronavirus COVID-19. Lifting of this quarantine is imminent. We modelled the effects of two key health interventions on the epidemic when the quarantine is lifted. Methods We constructed a compartmental dynamic model to forecast the trend of the COVID-19 epidemic at different quarantine lifting dates and investigated the impact of different rates of public contact and facial mask usage on the epidemic. Results We projected a declining trend of the COVID-19 epidemic if the current quarantine strategy continues, and Wuhan would record the last new confirmed cases in late April 2020. At the end of the epidemic, 65,733 (45,722-99,015) individuals would be infected by the virus, among which 16,166 (11,238-24,603, 24.6%) were through public contacts, 45,996 (31,892-69,565, 69.7%) through household contact, and 3,571 (2,521-5,879, 5.5%) through hospital contacts (including 778 (553-1,154) non-COVID-19 patients and 2,786 (1,969-4,791) medical staff). A total of 2,821 (1,634-6,361) would die of COVID-19 related pneumonia in Wuhan. Early quarantine lifting on 21 st March is viable only if Wuhan residents sustain a high facial mask usage of ≥85% and a pre-quarantine level public contact rate. Delaying city resumption to mid/late April would relax the requirement of facial mask usage to ≥75% at the same contact rate. Conclusions The prevention of a second epidemic is viable after the metropolitan-wide quarantine is lifted but requires a sustaining high facial mask usage and a low public contact rate.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».