A phased approach to unlocking during the COVID-19 pandemic – Lessons from trend analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the COVID-19 pandemic leading to radical political control of social behaviour, including restricted movement outsides homes. Can more detailed analysis of the published confirmed local case data from the pandemic in England using infection ratio and comparing local level data provide a deeper understanding of the wider community infection and inform the future unlocking process. The historic daily published 78,842 confirmed cases in England up to 13/4/2020 in each of 149 Upper Tier Local Authority (UTLA) were converted to Average Daily Infection Rate (R ADIR ), an R-value - the number of further people infected by one infected person after their 5-day incubation and during their 5-day infectious phase, and the associated Rate of Change of Infection Rate (ΔIR) also calculated. Results compared to look for significant variances between regions. Stepwise regression was carried out to see what local factors could be linked to the difference in local infection rates. The peak of COVID-19 infection has passed. The current R ADIR is now below 1. The rate of decline is such that within 14 days it may be below 0.5. There are significant variations in the current RADIR and ΔIR between the UTLAs, suggesting that the disease locally may be at different stages. Regression analysis across UTLAs found that the only factor that could be related to the fall in RADIR was an increase in the number of confirmed infection/1,000 population. Extrapolation of these results showed that based on assuming a link to increased immunity, unreported community infection may be over 200 times higher than the reported confirmed cases providing evidence that by the end of the second week in April 26% of the population may already have had the disease and so now have increased immunity. Linking these increased estimated infected numbers to recorded deaths indicates a possible mortality rate of 0.14%. Analysis of the current reported local case data using the infectious ratio does provide greater insight into the current levels of community infection and can be used to make better-informed decisions about the future management of restricted social behaviour and movement
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».