Trajectory of individual immunity and vaccination required for SARS-CoV-2 community immunity: a conceptual investigation
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 is an international public health emergency; high transmissibility and morbidity and mortality can result in the virus overwhelming health systems. Combinations of social distancing, and test, trace, and isolate strategies can reduce the number of new infections per infected individual below 1, thus driving declines in case numbers, but may be both challenging and costly. These interventions must also be maintained until development and (now likely) mass deployment of a vaccine (or therapeutics), since otherwise, many susceptible individuals are still at risk of infection. We use a simple analytical model to explore how low levels of infection, combined with vaccination, determine the trajectory to community immunity. Understanding the repercussions of the biological characteristics of the viral life cycle in this scenario is of considerable importance. We provide a simple description of this process by modelling the scenario where the effective reproduction number [Formula: see text] is maintained at 1. Since the additional complexity imposed by the strength and duration of transmission-blocking immunity is not yet clear, we use our framework to probe the impact of these uncertainties. Through intuitive analytical relations, we explore how the necessary magnitude of vaccination rates and mitigation efforts depends crucially on the durations of natural and vaccinal immunity. We also show that our framework can encompass seasonality or preexisting immunity due to epidemic dynamics prior to strong mitigation measures. Taken together, our simple conceptual model illustrates the importance of individual and vaccinal immunity for community immunity, and that the quantification of individuals immunized against SARS-CoV-2 is paramount.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».