Nonpharmaceutical interventions contribute to the control of COVID-19 in China based on a pairwise model
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Notice bibliographique
Résumé
Nonpharmaceutical interventions (NPIs), particularly contact tracing isolation and household quarantine, play a vital role in effectively bringing the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) under control in China. The pairwise model, has an inherent advantage in characterizing those two NPIs than the classical well-mixed models. Therefore, in this paper, we devised a pairwise epidemic model with NPIs to analyze COVID-19 outbreak in China by using confirmed cases during February 3rd–22nd, 2020. By explicitly incorporating contact tracing isolation and family clusters caused by household quarantine, our model provided a good fit to the trajectory of COVID-19 infections. We calculated the reproduction number R = 1.345 (95% CI: 1.230 − 1.460) for Hubei province and R = 1.217 (95% CI: 1.207 − 1.227) for China (except Hubei). We also estimated the peak time of infections, the epidemic duration and the final size, which are basically consistent with real observation. We indicated by simulation that the traced high-risk contacts from incubated to susceptible decrease under NPIs, regardless of infected cases. The sensitivity analysis showed that reducing the exposure of the susceptible and increasing the clustering coefficient bolster COVID-19 control. With the enforcement of household quarantine, the reproduction number R and the epidemic prevalence declined effectively. Furthermore, we obtained the resumption time of work and production in China (except Hubei) on 10th March and in Hubei at the end of April 2020, respectively, which is broadly in line with the actual time. Our results may provide some potential lessons from China on the control of COVID-19 for other parts of the world.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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)
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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 découle