Large-scale frequent testing and tracing to supplement control of Covid-19 and vaccination rollout constrained by supply
Notice bibliographique
Résumé
Non-pharmaceutical interventions (NPI) were implemented all around the world in the fight against COVID-19: Social distancing, shelter-in-place, mask wearing, etc. to mitigate transmission, together with testing and contact-tracing to identify, isolate and treat the infected. The majority of countries have relied on the former measures, followed by a ramping up of their testing and tracing capabilities. We present here the cases of South Korea, Italy, Canada and the United States, as a look back to lessons that can be drawn for controlling the pandemic, specifically through the means of testing and tracing. By fitting a disease transmission model to daily case report data in each of the four countries, we first show that their combination of social-distancing and testing/tracing have had a significant impact on the evolution of their first wave of pandemic curves. We then consider the hypothetical scenario where the only NPI measures implemented past the first pandemic wave consisted of isolating individuals due to repeated, country-scale testing and contact tracing, as a mean of lifting social distancing measures without a resurgence of COVID-19. We give estimates on the average isolation rates needed to occur in each country. We find that testing and tracing each individual of a country, on average, every 4.5 days (South Korea), 5.7 days (Canada), 6 days (Italy) and 3.5 days (US), would have been sufficient to mitigate their second pandemic waves. We also considered the situation in Canada to see how a frequent large-scale asymptomatic testing and contact tracing could have been used in combination with vaccination rollout to reduce the infection in the population. This could offer an alternative approach towards preventing and controlling an outbreak when vaccine supply is limited, while testing capacity has been increasingly enhanced.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».