The Impact of Vaccination on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreaks in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global vaccine development efforts have been accelerated in response to the devastating coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. We evaluated the impact of a 2-dose COVID-19 vaccination campaign on reducing incidence, hospitalizations, and deaths in the United States. METHODS: We developed an agent-based model of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) transmission and parameterized it with US demographics and age-specific COVID-19 outcomes. Healthcare workers and high-risk individuals were prioritized for vaccination, whereas children under 18 years of age were not vaccinated. We considered a vaccine efficacy of 95% against disease following 2 doses administered 21 days apart achieving 40% vaccine coverage of the overall population within 284 days. We varied vaccine efficacy against infection and specified 10% preexisting population immunity for the base-case scenario. The model was calibrated to an effective reproduction number of 1.2, accounting for current nonpharmaceutical interventions in the United States. RESULTS: Vaccination reduced the overall attack rate to 4.6% (95% credible interval [CrI]: 4.3%-5.0%) from 9.0% (95% CrI: 8.4%-9.4%) without vaccination, over 300 days. The highest relative reduction (54%-62%) was observed among individuals aged 65 and older. Vaccination markedly reduced adverse outcomes, with non-intensive care unit (ICU) hospitalizations, ICU hospitalizations, and deaths decreasing by 63.5% (95% CrI: 60.3%-66.7%), 65.6% (95% CrI: 62.2%-68.6%), and 69.3% (95% CrI: 65.5%-73.1%), respectively, across the same period. CONCLUSIONS: Our results indicate that vaccination can have a substantial impact on mitigating COVID-19 outbreaks, even with limited protection against infection. However, continued compliance with nonpharmaceutical interventions is essential to achieve this impact.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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