Microscopic dynamics modeling unravels the role of asymptomatic virus carriers in SARS-CoV-2 epidemics at the interplay between biological and social factors
Notice bibliographique
Résumé
The recent experience of SARS-CoV-2 epidemics spreading revealed the importance of passive forms of infection transmissions. Apart from the virus survival outside the host, the latent infection transmissions caused by asymptomatic and presymptomatic hosts represent major challenges for controlling the epidemics. In this regard, social mixing and various biological factors play their subtle, but often critical, role. For example, a life-threatening condition may result in the infection contracted from an asymptomatic virus carrier. Here, we use a new recently developed microscopic agent-based modelling framework to shed light on the role of asymptomatic hosts and to unravel the interplay between the biological and social factors of these nonlinear stochastic processes. The model accounts for each human actor’s susceptibility and the virus survival time, as well as traceability along the infection path. These properties enable an efficient dissection of the infection events caused by asymptomatic carriers from those which involve symptomatic hosts before they develop symptoms and become removed to a controlled environment. Consequently, we assess how their relative proportions in the overall infection curve vary with changing model parameters. Our results reveal that these proportions largely depend on biological factors in the process, specifically, the virus transmissibility and the critical threshold for developing symptoms, which can be affected by the virus pathogenicity. Meanwhile, social participation activity is crucial for the overall infection level, further modulated by the virus transmissibility.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».