MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3115450321 · doi:10.21203/rs.3.rs-136268/v1

Herd immunity of Covid 19 in dynamic environments with vaccination: a model based study

2020· preprint· en· W3115450321 sur OpenAlexaboutno aff
Liwei Yang, Bochuan Chen, Yu Zhang, Siyao Du, Lang Zhao

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerd immunityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VaccinationHerd2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ImmunityVirologyMedicineImmunologyImmune systemVeterinary medicineOutbreakInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundThe first wave of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in Canada is entering the last stage, while the development of vaccine is still ongoing. A thorough analysis on the potential effect of restoring to the normal life was needed.MethodsWe used an infectious disease model which optimized for individual immunity to investigate the potential impact of the vaccine on the number of cases, ℛ𝑡, and the duration of the epidemic. We modeled the severity of the cases with three intervention measures and the effect of herd immunity. The combined intervention strategies with the vaccination, speed of vaccination, and the proportion of population pre-vaccinated before reopening were modeled to give an overview of the effect of the vaccination. For each simulation, we set the observation range to be from Feb, 2020 to Oct. 2021, and modeled the number of cases after the first wave, the change of reproduction number (ℛ𝑡), and the proportion of immunized population under the effect of waning immunity.FindingsWe found the proportion of immunized population to reach herd immunity in a dynamic environment to be between 1−1ℛ0and 1−1ℛ02; for Covid-19, the threshold proportion is 64·16%, the final proportion of infections could be up to 87·15% when basic reproduction number (ℛ0) is 2·79. The average number of cases predicted in Canada after the first wave was 285590, 90260, 163057, and 60082 with no intervention, social distancing, quarantining severe cases, and combined strategies; 122261, 89903, 49276, 39856, and 10983 cases with 0·1%, 0·2%, 0·3%, 0·4%, and 1·0% of the population vaccinated per day; 117475, 93502, 91634, 79418, and 8713 cases with 10%, 20%, 30%, 40%, and 50% of population immunized before reopening. Assuming the half-life of the effectivity of the antibody is 48 weeks for symptomatic cases, 24 weeks for asymptomatic cases.Interpretation Neither of these strategies cannot prevent the second wave solely nor together. However, the third wave can be prevented with both social distancing and quarantining severe cases in practice. The speed and timing of vaccination has a direct impact on the reduction of the final number of cases. Unexpectedly, the proportion of population immunized before reopening did not lead to a huge shift of the number of cases after the first wave when the immunized proportion is lower than the critical proportion (49·6%) when social distancing is in practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,500
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,059 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square (Research Square)Même sujetCOVID-19 epidemiological studiesTravaux en français237 207