An Agent-Based Model of the Local Spread of SARS-CoV-2: Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The spread of SARS-CoV-2, originating in Wuhan, China, was classified as a pandemic by the World Health Organization on March 11, 2020. The governments of affected countries have implemented various measures to limit the spread of the virus. The starting point of this paper is the different government approaches, in terms of promulgating new legislative regulations to limit the virus diffusion and to contain negative effects on the populations. OBJECTIVE: This paper aims to study how the spread of SARS-CoV-2 is linked to government policies and to analyze how different policies have produced different results on public health. METHODS: Considering the official data provided by 4 countries (Italy, Germany, Sweden, and Brazil) and from the measures implemented by each government, we built an agent-based model to study the effects that these measures will have over time on different variables such as the total number of COVID-19 cases, intensive care unit (ICU) bed occupancy rates, and recovery and case-fatality rates. The model we implemented provides the possibility of modifying some starting variables, and it was thus possible to study the effects that some policies (eg, keeping the national borders closed or increasing the ICU beds) would have had on the spread of the infection. RESULTS: The 4 considered countries have adopted different containment measures for COVID-19, and the forecasts provided by the model for the considered variables have given different results. Italy and Germany seem to be able to limit the spread of the infection and any eventual second wave, while Sweden and Brazil do not seem to have the situation under control. This situation is also reflected in the forecasts of pressure on the National Health Services, which see Sweden and Brazil with a high occupancy rate of ICU beds in the coming months, with a consequent high number of deaths. CONCLUSIONS: In line with what we expected, the obtained results showed that the countries that have taken restrictive measures in terms of limiting the population mobility have managed more successfully than others to contain the spread of COVID-19. Moreover, the model demonstrated that herd immunity cannot be reached even in countries that have relied on a strategy without strict containment measures.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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 ».