The impact of mask-wearing and shelter-in-place on COVID-19 outbreaks in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A hasty reopening has led to a resurgence of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) in the United States (US). We aimed to quantify the impact of several public health measures including non-medical mask-wearing, shelter-in-place, and detection of silent infections to help inform COVID-19 mitigation strategies. METHODS: We extended a previously established agent-based disease transmission model and parameterized it with estimates of COVID-19 characteristics and US population demographics. We implemented non-medical mask-wearing, shelter-in-place, and case isolation as control measures, and quantified their impact on reducing the attack rate and adverse clinical outcomes. RESULTS: We found that non-medical mask-wearing by 75% of the population reduced infections, hospitalizations, and deaths by 37.7% (interquartile range (IQR): 36.1-39.4%), 44.2% (IQR: 42.9-45.8%), and 47.2% (IQR: 45.5-48.7%), respectively, in the absence of a shelter-in-place strategy. Sheltering individuals aged 50 to 64 years of age was the most efficient strategy, decreasing attack rate, hospitalizations, and deaths by over 82% when combined with mask-wearing. Outbreak control was achieved in the simulated scenarios and the attack rate was reduced to below 1% when at least 33% of silent pre-symptomatic and asymptomatic infections were identified and isolated. CONCLUSIONS: Mask-wearing, even with the use of non-medical masks, has a substantial impact on outbreak control. A judicious implementation of shelter-in-place strategies remains an important public health intervention amid ongoing outbreaks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle