Comparing Vaccination Strategies in Canada Under Different Assumptions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper estimates the outcomes of two different COVID-19 vaccination strategies in Canada for the mRNA vaccines currently approved for Emergency Use Authorization (EUA), modelled on the vaccination and effectiveness of the Pfizer vaccine which is likely to be more widely administered in Canada. The first strategy is the manufacturer recommended standard of two doses (two-dose strategy) given within 21 days apart versus a strategy of giving a larger group a single dose of vaccine (first-dose-for-most strategy) by delaying the second injection. Three parameters are varied in the course of 36 estimation scenarios of the population-level effects of the two vaccination strategies. The first is the effectiveness of a single dose of vaccine at preventing disease, the second is the effectiveness of the vaccine at preventing transmission of the virus, and the third is the rate of transmission of the virus during the course of the simulations. Over the course of the different scenarios, the first-dose-for-most strategy was superior in reducing disease transmission in all scenarios where vaccination is assumed to have an effect on viral transmission. The results for fatalities was mixed, with the first-dose-for-most strategy being superior in cases where a higher first-dose effectiveness at preventing disease was assumed. Finally, in the best-guess scenarios where a 75% reduction in disease transmission and a 92.6% effectiveness at preventing disease from a single dose were used, the first-dose-for-most strategy was superior in a situation with reduced vaccine doses available, and switching to the first-dose-for-most strategy earlier helped to prevent a higher proportion of cases and deaths.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».