Simulating the effect of school closure during COVID-19 outbreaks in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The province of Ontario, Canada, has instituted indefinite school closures (SC) as well as other social distancing measures to mitigate the impact of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. We sought to evaluate the effect of SC on reducing attack rate and the need for critical care during COVID-19 outbreaks, while considering scenarios with concurrent implementation of self-isolation (SI) of symptomatic cases. METHODS: We developed an age-structured agent-based simulation model and parameterized it with the demographics of Ontario stratified by age and the latest estimates of COVID-19 epidemiologic characteristics. Disease transmission was simulated within and between different age groups by considering inter- and intra-group contact patterns. The effect of SC of varying durations on the overall attack rate, magnitude and peak time of the outbreak, and requirement for intensive care unit (ICU) admission in the population was estimated. Secondly, the effect of concurrent community-based voluntary SI of symptomatic COVID-19 cases was assessed. RESULTS: SC reduced attack rates in the range of 7.2-12.7% when the duration of SC increased from 3 to 16 weeks, when contacts among school children were restricted by 60-80%, and in the absence of SI by mildly symptomatic persons. Depending on the scenario, the overall reduction in ICU admissions attributed to SC throughout the outbreak ranged from 3.3 to 6.7%. When SI of mildly symptomatic persons was included and practiced by 20%, the reduction of attack rate and ICU admissions exceeded 6.3% and 9.1% (on average), respectively, in the corresponding scenarios. CONCLUSION: Our results indicate that SC may have limited impact on reducing the burden of COVID-19 without measures to interrupt the chain of transmission during both pre-symptomatic and symptomatic stages. While highlighting the importance of SI, our findings indicate the need for better understanding of the epidemiologic characteristics of emerging diseases on the effectiveness of social distancing measures.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».