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Enregistrement W3111011791 · doi:10.14745/ccdr.v46i1112a08f

Évaluation de l’impact de divers niveaux de détection des cas et de recherche des contacts sur la transmission de la COVID-19 au Canada pendant la levée des fermetures imposées à l’aide d’un modèle à compartiments dynamique

2020· article· fr· W3111011791 sur OpenAlexaffvenueabout
Antoinette Ludwig, Philippe Berthiaume, Heather Orpana, Claude Nadeau, Maikol Diasparra, Joel Barnes, D. Hennessy, Ainsley Otten, Nicholas H. Ogden

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaOttawa Public HealthUniversity of CalgaryStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakHumanitiesPhysicsPhilosophyMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXTE : La pandémie de coronavirus de 2019 (COVID-19) a commencé avec un agrégat de cas de pneumonie détectés à Wuhan, en Chine, en décembre 2019. La transmission endémique a été reconnue au Canada au début de février 2020. Il était donc urgent que les intervenants en santé publique aient accès à des outils robustes et fiables pour soutenir la prise de décisions en matière de gestion des épidémies. Le présent document vise à présenter l’un de ces outils – un modèle compartimental dynamique stratifié en fonction de l’âge élaboré par l’Agence de la santé publique du Canada en collaboration avec Statistique Canada – et à modéliser l’impact des interventions non pharmaceutiques sur le taux d’attaque des infections à la COVID-19 au Canada. MÉTHODES : Ce modèle simule l’impact de niveaux variés d’interventions non pharmaceutiques, incluant la détection et l’isolement des cas, la recherche des contacts et la quarantaine ainsi que les changements de niveau de distanciation physique au Canada, alors que les fermetures imposées ont commencé à être levées en mai 2020. RÉSULTATS : Ce modèle nous permet de souligner l’importance d’un niveau relativement élevé de détection et d’isolement des cas, ainsi que de la recherche et de la mise en quarantaine des personnes en contact avec ces cas, afin d’éviter une résurgence de l’épidémie au Canada à mesure que les fermetures imposées sont levées. Il faudra probablement aussi qu’un certain niveau de distanciation physique soit maintenu par le public. CONCLUSION : Cette étude souligne l’importance d’appliquer une approche prudente lors de la levée des fermetures imposées dans cette deuxième phase de l’épidémie. Cette approche comprend des efforts de la santé publique pour recenser les cas et rechercher les contacts, ainsi que pour encourager les Canadiens à passer un test de dépistage s’ils risquent d’être infectés et à maintenir une distance physique dans les zones publiques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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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