Mathematical modelling of COVID-19 transmission and mitigation strategies in the population of Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical-distancing interventions are being used in Canada to slow the spread of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, but it is not clear how effective they will be. We evaluated how different nonpharmaceutical interventions could be used to control the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and reduce the burden on the health care system. METHODS: We used an age-structured compartmental model of COVID-19 transmission in the population of Ontario, Canada. We compared a base case with limited testing, isolation and quarantine to scenarios with the following: enhanced case finding, restrictive physical-distancing measures, or a combination of enhanced case finding and less restrictive physical distancing. Interventions were either implemented for fixed durations or dynamically cycled on and off, based on projected occupancy of intensive care unit (ICU) beds. We present medians and credible intervals from 100 replicates per scenario using a 2-year time horizon. RESULTS: We estimated that 56% (95% credible interval 42%-63%) of the Ontario population would be infected over the course of the epidemic in the base case. At the epidemic peak, we projected 107 000 (95% credible interval 60 760-149 000) cases in hospital (non-ICU) and 55 500 (95% credible interval 32 700-75 200) cases in ICU. For fixed-duration scenarios, all interventions were projected to delay and reduce the height of the epidemic peak relative to the base case, with restrictive physical distancing estimated to have the greatest effect. Longer duration interventions were more effective. Dynamic interventions were projected to reduce the proportion of the population infected at the end of the 2-year period and could reduce the median number of cases in ICU below current estimates of Ontario's ICU capacity. INTERPRETATION: Without substantial physical distancing or a combination of moderate physical distancing with enhanced case finding, we project that ICU resources would be overwhelmed. Dynamic physical distancing could maintain health-system capacity and also allow periodic psychological and economic respite for populations.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle