The mobility gap: estimating mobility thresholds required to control SARS-CoV-2 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonpharmaceutical interventions remain the primary means of controlling severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) until vaccination coverage is sufficient to achieve herd immunity. We used anonymized smartphone mobility measures to quantify the mobility level needed to control SARS-CoV-2 (i.e., mobility threshold), and the difference relative to the observed mobility level (i.e., mobility gap). METHODS: We conducted a time-series study of the weekly incidence of SARS-CoV-2 in Canada from Mar. 15, 2020, to Mar. 6, 2021. The outcome was weekly growth rate, defined as the ratio of cases in a given week versus the previous week. We evaluated the effects of average time spent outside the home in the previous 3 weeks using a log-normal regression model, accounting for province, week and mean temperature. We calculated the SARS-CoV-2 mobility threshold and gap. RESULTS: Across the 51-week study period, a total of 888 751 people were infected with SARS-CoV-2. Each 10% increase in the mobility gap was associated with a 25% increase in the SARS-CoV-2 weekly case growth rate (ratio 1.25, 95% confidence interval 1.20-1.29). Compared to the prepandemic baseline mobility of 100%, the mobility threshold was highest in the summer (69%; interquartile range [IQR] 67%-70%), and dropped to 54% in winter 2021 (IQR 52%-55%); a mobility gap was present in Canada from July 2020 until the last week of December 2020. INTERPRETATION: Mobility strongly and consistently predicts weekly case growth, and low levels of mobility are needed to control SARS-CoV-2 through spring 2021. Mobility measures from anonymized smartphone data can be used to guide provincial and regional loosening and tightening of physical distancing measures.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».