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Enregistrement W3044174093 · doi:10.1101/2020.07.20.20158451

Importation of SARS-CoV-2 following the <i>“semaine de relâche”</i> and Québec’s COVID-19 burden - a mathematical modeling study

2020· preprint· en· W3044174093 sur OpenAlexafffundabout
Arnaud Godin, Yiqing Xia, DL Buckeridge, Sharmistha Mishra, Dirk Douwes‐Schultz, Yan Shen, Maxime Lavigne, Mélanie Drolet, AM Schmidt, Marc Brisson, Mathieu Maheu‐Giroux

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalInstitute of Health Services and Policy ResearchMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Transmission (telecommunications)Demography2019-20 coronavirus outbreakSars virusMedicineGeographyVirologyOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)TelecommunicationsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Canadian epidemics of COVID-19 exhibit distinct early trajectories, with Québec bearing a very high initial burden. The semaine de relâche , or March break, took place two weeks earlier in Québec as compared to the rest of Canada. This event may have played a role in the spread of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). We aimed to examine the role of case importation in the early transmission dynamics of SARS-CoV-2 in Québec. Methods Using detailed surveillance data, we developed and calibrated a deterministic SEIR-type compartmental model of SARS-CoV-2 transmission. We explored the impact of altering the number of imported cases on hospitalizations. Specifically, we investigated scenarios without case importation after March break, and as scenarios where cases were imported with the same frequency/timing as neighboring Ontario. Results A total of 1,544 and 1,150 returning travelers were laboratory-confirmed in Québec and Ontario, respectively (with symptoms onset before 2020-03-25). The cumulative number of hospitalizations could have been reduced by 55% (95%CrI: 51-59%) had no cases been imported after Québec’s March break. However, had Québec experienced Ontario’s number of imported cases, cumulative hospitalizations would have only been reduced by 12% (95%CrI: 8-16%). Interpretation Our results suggest that case importation played an important role in the early spread of COVID-19 in Québec. Yet, heavy importation of SARS-CoV-2 in early March could be insufficient to resolve interprovincial heterogeneities in cumulative hospitalisations. The importance of other factors-public health preparedness, responses, and capacity-should be investigated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,381
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,084 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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