Forward-looking serial intervals correctly link epidemic growth to reproduction numbers
Notice bibliographique
Résumé
The reproduction number R and the growth rate r are critical epidemiological quantities. They are linked by generation intervals, the time between infection and onward transmission. Because generation intervals are difficult to observe, epidemiologists often substitute serial intervals, the time between symptom onset in successive links in a transmission chain. Recent studies suggest that such substitution biases estimates of R based on r. Here we explore how these intervals vary over the course of an epidemic, and the implications for R estimation. Forward-looking serial intervals, measuring time forward from symptom onset of an infector, correctly describe the renewal process of symptomatic cases and therefore reliably link R with r. In contrast, backward-looking intervals, which measure time backward, and intrinsic intervals, which neglect population-level dynamics, give incorrect R estimates. Forward-looking intervals are affected both by epidemic dynamics and by censoring, changing in complex ways over the course of an epidemic. We present a heuristic method for addressing biases that arise from neglecting changes in serial intervals. We apply the method to early (21 January to February 8, 2020) serial interval-based estimates of R for the COVID-19 outbreak in China outside Hubei province; using improperly defined serial intervals in this context biases estimates of initial R by up to a factor of 2.6. This study demonstrates the importance of early contact tracing efforts and provides a framework for reassessing generation intervals, serial intervals, and R estimates for COVID-19.
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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 | 0,010 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».