Projected impact of COVID-19 mitigation strategies on hospital services in the Mexico City Metropolitan Area
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based models may assist Mexican government officials and health authorities in determining the safest plans to respond to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic in the most-affected region of the country, the Mexico City Metropolitan Area. This study aims to present the potential impacts of COVID-19 in this region and to model possible benefits of mitigation efforts. The COVID-19 Hospital Impact Model for Epidemics was used to estimate the probable evolution of COVID-19 in three scenarios: (i) no social distancing, (ii) social distancing in place at 50% effectiveness, and (iii) social distancing in place at 60% effectiveness. Projections of the number of inpatient hospitalizations, intensive care unit admissions, and patients requiring ventilators were made for each scenario. Using the model described, it was predicted that peak case volume at 0% mitigation was to occur on April 30, 2020 at 11,553,566 infected individuals. Peak case volume at 50% mitigation was predicted to occur on June 1, 2020 with 5,970,093 infected individuals and on June 21, 2020 for 60% mitigation with 4,128,574 infected individuals. Occupancy rates in hospitals during peak periods at 0%, 50%, and 60% mitigation would be 875.9%, 322.8%, and 203.5%, respectively, when all inpatient beds are included. Under these scenarios, peak daily hospital admissions would be 40,438, 13,820, and 8,650. Additionally, 60% mitigation would result in a decrease in peak intensive care beds from 94,706 to 23,116 beds and a decrease in peak ventilator need from 67,889 to 17,087 units. Mitigating the spread of COVID-19 through social distancing could have a dramatic impact on reducing the number of infected people and minimize hospital overcrowding. These evidence-based models may enable careful resource utilization and encourage targeted public health responses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».