Multinational modeling of SARS-CoV-2 spreading dynamics: Insights on the heterogeneity of COVID-19 transmission and its potential healthcare burden
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Modelling and projections of COVID-19 using a single set of transmission parameters can be an elaborated because the application of different levels of containment measures at different stages of the worldwide COVID-19 outbreak. Methods We developed a piecewise fitting SEIR methodology to fit the progress of the COVID-19 that can be applied on any of the 185 countries listed in John Hopkins Coronavirus Resource Center. The contagious contact rate, the rate of removal and the initially exposed population were obtained at three different stages of the pandemic for a set of 18 countries, and globally for the total number of cases worldwide. The active number of infections and the removed populations were fitted simultaneously to validate the SEIR model against the available time series reports on the number of confirmed infections, recoveries and deaths. We evaluate the effect of a reduction of contagious contact rate on the level of burden put on local healthcare infrastructure considering different levels of intervention. As a guideline for future public health interventions, we also estimated the maximum number of future cases and its potential peak date. Findings We project that the peak in the number of infections worldwide will take place after the third quarter of 2020 with a decline rate that might extend beyond 2020. For 12 out of the 18 countries analyzed, we observe that, following the trend at the date of this study, the number of severe infections will surpass their healthcare capacity. For a 90% reduction scenario of the contagious contact rate, four out of the 18 countries analyzed will undergo a significant delay in the peak of infection, extending the course of the epidemic further than our simulation window (365 days). Interpretation We identify three stages for the COVID-19 transmission dynamics, which suggest that it is highly heterogeneous between countries and its contagious contact rate, is currently affected by both local responses of the public health interventions and to the population’s adherence to the measures. Funding No funding received.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».