Modelling the impact of shutdowns on resurging SARS-CoV-2 transmission in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shutdowns are enacted when alternative public health measures are insufficient to control the epidemic and the population is largely susceptible. An age-stratified agent-based model was developed to explore the impact of shutdowns to control SARS-CoV-2 transmission in Canada under the assumption that current efforts to control the epidemic remains insufficient and in the absence of a vaccine. METHODS: We estimated the current levels of interventions in Canada to generate a baseline scenario from 7 February to 7 September 2020. Four aspects of shutdowns were explored in scenarios that ran from 8 September 2020 to 7 January 2022, these included the impact of how quickly shutdowns are implemented, the duration of shutdowns, the minimum break (delays) between shutdowns and the types of sectors to shutdown. Comparisons among scenarios were made using cases, hospitalizations, deaths and shutdown days during the 700-day model runs. RESULTS: We found a negative relationship between reducing SARS-CoV-2 transmission and the number of shutdown days. However, we also found that for shutdowns to be optimally effective, they need to be implemented fast with minimal delay, initiated when community transmission is low, sustained for an adequate period and be stringent and target multiple sectors, particularly those driving transmission. By applying shutdowns in this manner, the total number of shutdown days could be reduced compared to delaying the shutdowns until further into the epidemic when transmission is higher and/or implementing short insufficient shutdowns that would require frequent re-implementation. This paper contrasts a range of shutdown strategies and trade-offs between health outcomes and economic metrics that need to be considered within the local context. INTERPRETATION: Given the immense socioeconomic impact of shutdowns, they should be avoided where possible and used only when other public health measures are insufficient to control the epidemic. If used, the time it buys to delay the epidemic should be used to enhance other equally effective, but less disruptive, public health measures.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».