Modelling scenarios of the epidemic of COVID-19 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome virus 2 (SARS-CoV-2), likely a bat-origin coronavirus, spilled over from wildlife to humans in China in late 2019, manifesting as a respiratory disease. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) spread initially within China and then globally, resulting in a pandemic. OBJECTIVE: This article describes predictive modelling of COVID-19 in general, and efforts within the Public Health Agency of Canada to model the effects of non-pharmaceutical interventions (NPIs) on transmission of SARS-CoV-2 in the Canadian population to support public health decisions. METHODS: The broad objectives of two modelling approaches, 1) an agent-based model and 2) a deterministic compartmental model, are described and a synopsis of studies is illustrated using a model developed in Analytica 5.3 software. RESULTS: Without intervention, more than 70% of the Canadian population may become infected. Non-pharmaceutical interventions, applied with an intensity insufficient to cause the epidemic to die out, reduce the attack rate to 50% or less, and the epidemic is longer with a lower peak. If NPIs are lifted early, the epidemic may rebound, resulting in high percentages (more than 70%) of the population affected. If NPIs are applied with intensity high enough to cause the epidemic to die out, the attack rate can be reduced to between 1% and 25% of the population. CONCLUSION: Applying NPIs with intensity high enough to cause the epidemic to die out would seem to be the preferred choice. Lifting disruptive NPIs such as shut-downs must be accompanied by enhancements to other NPIs to prevent new introductions and to identify and control any new transmission chains.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».