Comparison of Transmissibility of Coronavirus Between Symptomatic and Asymptomatic Patients: Reanalysis of the Ningbo COVID-19 Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the outbreak of the novel coronavirus disease (COVID-19) in December 2019, the coronavirus has spread all over the world at an unprecedented rate. The transmissibility of the coronavirus from asymptomatic patients to healthy individuals has received enormous attention. An important study using COVID-19 data from the city of Ningbo, China, was carried out to estimate and compare the transmission rates of the coronavirus by the symptomatic and asymptomatic patients. However, in the original analysis, the usual chi-square tests were unduly used for some contingency tables with small cell counts including zero, which may violate the assumptions for the chi-square test. OBJECTIVE: We reanalyze the data from the city of Ningbo with more appropriate statistical methods to draw more reliable and sound conclusions on the transmission rates of the coronavirus by the symptomatic and asymptomatic patients. METHODS: We excluded the cases associated with the super-spreader and adopted a more appropriate statistical method, including the permutation test and the Fisher exact test, to reanalyze the COVID-19 data from the city of Ningbo. RESULTS: After excluding the cases related to the super-spreader, the Fisher exact test yields a P value of .84, which indicates stronger evidence of no difference in the transmission rates compared with the original analysis. The odds ratio of the coronavirus transmission rates between the symptomatic and asymptomatic patients is 1.2 with a 95% confidence interval 0.5-2.8. CONCLUSIONS: Through a more in-depth and comprehensive statistical analysis of the Ningbo data, we concluded that there is no difference in the transmission rates of coronavirus between symptomatic and asymptomatic patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».