Reduced COVID-19-Related Critical Illness and Death, and High Risk of Epidemic Resurgence, After Physical Distancing in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We explored the impact of physical distancing measures on COVID-19 transmission in the population of Ontario, Canada using a previously described age- and health-status stratified transmission model. The model was fit to confirmed cases occupying intensive care unit (ICU) beds and mortality among hospitalized COVID-19 cases for the time period 19 March to 26 April 2020. We projected that mortality would have been 4.6-fold what was observed had physical distancing measures not been implemented in the province. Relaxation of physical distancing measures without compensatory increases in case detection, isolation, and/or contact tracing was projected to result in resurgence of disease activity. Return to normal or near-normal levels of contact would rapidly result in cases exceeding ICU capacity. Maintaining physical distancing for a longer period of time, allowing for the initial wave of infections to subside, delayed this resurgence, but the level of contacts post-restrictive distancing was the major factor determining how quickly ICU capacity was expected to be overwhelmed. Using a model, we demonstrate the marked impact strong public health measures had in reducing ICU admissions and mortality in Ontario. We also show that this hard-earned success is tenuous: relaxation of physical distancing measures in the near-term is projected to result in a rapid resurgence of disease activity.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».