Vaccine Rollout Strategies: The Case for Vaccinating Essential Workers Early
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In planning for upcoming mass vaccinations against COVID-19, many jurisdictions have proposed using primarily age-based rollout strategies, where the oldest are vaccinated first and the youngest last. In the wake of growing evidence that approved vaccines are effective at preventing not only adverse outcomes, but also infection (and hence transmission of SARS-CoV-2), we propose that such age-based rollouts are both less equitable and less effective than strategies that prioritize essential workers. We demonstrate that strategies that target essential workers earlier consistently outperform those that do not, and that prioritizing essential work-ers provides a significant level of indirect protection for older adults. This conclusion holds across numerous outcomes, including cases, hospitalizations, Long COVID, deaths and net monetary benefit, and over a range of possible values for the efficacy of vaccination against infection. Our analysis focuses on regimes where the pandemic continues to be controlled with distancing and other measures as vaccination proceeds, and where the vaccination strategy is expected to last for over the coming 6-8 months — for example British Columbia, Canada. In such a setting with a total population of 5M, vaccinating essential workers sooner is expected to prevent over 200,000 infections, over 600 deaths, and to produce a net monetary benefit of over $500M.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».