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Enregistrement W3138410428 · doi:10.1016/j.epidem.2021.100453

How much leeway is there to relax COVID-19 control measures?

2021· article· en· W3138410428 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEpidemics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaSimon Fraser UniversityBC Centre for Disease ControlFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesGenome British ColumbiaMichael Smith Health Research BCGovernment of CanadaAustralian Government
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BetacoronavirusPandemicCoronavirus InfectionsMedicineVirologyInternal medicineOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following successful non-pharmaceutical interventions (NPI) aiming to control COVID-19, many jurisdictions reopened their economies and borders. As little immunity had developed in most populations, re-establishing higher contact carried substantial risks, and therefore many locations began to see resurgence in COVID-19 cases. We present a Bayesian method to estimate the leeway to reopen, or alternatively the strength of change required to re-establish COVID-19 control, in a range of jurisdictions experiencing different COVID-19 epidemics. We estimated the timing and strength of initial control measures such as widespread distancing and compared the leeway jurisdictions had to reopen immediately after NPI measures to later estimates of leeway. Finally, we quantified risks associated with reopening and the likely burden of new cases due to introductions from other jurisdictions. We found widely varying leeway to reopen. After initial NPI measures took effect, some jurisdictions had substantial leeway (e.g., Japan, New Zealand, Germany) with > 0.99 probability that contact rates were below 80% of the threshold for epidemic growth. Others had little leeway (e.g., the United Kingdom, Washington State) and some had none (e.g., Sweden, California). For most such regions, increases in contact rate of 1.5-2 fold would have had high (> 0.7) probability of exceeding past peak sizes. Most jurisdictions experienced June-August trajectories consistent with our projections of contact rate increases of 1-2-fold. Under such relaxation scenarios for some regions, we projected up to ∼100 additional cases if just one case were imported per week over six weeks, even between jurisdictions with comparable COVID-19 risk. We provide an R package covidseir to enable jurisdictions to estimate leeway and forecast cases under different future contact patterns. Estimates of leeway can establish a quantitative basis for decisions about reopening. We recommend a cautious approach to reopening economies and borders, coupled with strong monitoring for changes in transmission.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,228
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,228
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,347
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,089 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle