Mathematical modeling of vaccination rollout and NPIs lifting on COVID-19 transmission with VOC: a case study in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Since December 2020, public health agencies have implemented a variety of vaccination strategies to curb the spread of SARS-CoV-2, along with pre-existing Nonpharmaceutical Interventions (NPIs). Initial strategy focused on vaccinating the elderly to prevent hospitalizations and deaths. With vaccines becoming available to the broader population, we aimed to determine the optimal strategy to enable the safe lifting of NPIs while avoiding virus resurgence. Methods We developed a compartmental deterministic SEIR model to simulate the lifting of NPIs under different vaccination rollout scenarios. Using case and vaccination data from Toronto, Canada between December 28, 2020 and May 19, 2021, we estimated transmission throughout past stages of NPI escalation/relaxation to compare the impact of lifting NPIs on different dates on cases, hospitalizations, and deaths, given varying degrees of vaccine coverages by 20-year age groups, accounting for waning immunity. Results We found that, once coverage among the elderly is high enough (80% with at least one dose), the main age groups to target are 20-39 and 40-59 years, whereby first-dose coverage of at least 70% by mid-June 2021 is needed to minimize the possibility of resurgence if NPIs are to be lifted in the summer. While a resurgence was observed for every scenario of NPI lifting, we also found that under an optimistic vaccination coverage (70% by mid-June, postponing reopening from August 2021 to September 2021can reduce case counts and severe outcomes by roughly 80% by December 31, 2021. Conclusions Our results suggest that focusing the vaccination strategy on the working-age population can curb the spread of SARS-CoV-2. However, even with high vaccination coverage in adults, lifting NPIs to pre-pandemic levels is not advisable since a resurgence is expected to occur, especially with earlier reopening.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».