Modeling the impact of COVID-19 vaccination in Lebanon: A call to speed-up vaccine roll out
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Amidst a very difficult economic and political situation, and after a large first SARS-CoV-2 wave near the end of 2020, Lebanon launched its vaccination campaign on 14 February 2021. To date, only 6.7% of the population have received at least one dose of the vaccine, raising serious concerns over the speed of vaccine roll-out and its impact in the event of a future surge. Objective Using mathematical modeling, we assessed the short-term impact (by end of 2021) of various vaccine roll-out scenarios on SARS-CoV-2 epidemic course in Lebanon. Results At current immunity levels in the population, estimated by the model at 40% on 15 April 2021, a large epidemic wave is predicted if all social distancing restrictions are gradually eased and variants of concern are introduced. Reaching 80% vaccine coverage by end of 2021 will flatten the epidemic curve and will result in a 37% and 34% decrease in the peak daily numbers of severe/critical disease cases and deaths, respectively; while reaching intermediate coverage of 40% will result in only 10-11% decrease in each. Reaching 80% coverage by end of 2021 will avert 3 times more hospitalizations and deaths over the course of this year compared with 40% coverage. Impact of vaccination was substantially enhanced with rapid scale-up. Reaching 80% vaccine coverage by August would prevent twice as many severe/critical disease cases and deaths than if it were reached by December. Finally, a longer duration over which restrictions are eased resulted in a more favorable impact of vaccination. Conclusion For vaccination to have an impact on the predicted epidemic course and associated disease burden in Lebanon, vaccination has to be rapid and reach high coverage (at least 70%), while sustaining social distancing measures during roll-out. At current vaccination pace, this is unlikely to be achieved. Concerted efforts need to be put to overcome local challenges and substantially scale up vaccination to avoid a surge that the country, with its multiple crises and limited health-care capacity, is largely unprepared for.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».