The impact of long-term non-pharmaceutical interventions on COVID-19 epidemic dynamics and control: the value and limitations of early models
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical models of epidemics are important tools for predicting epidemic dynamics and evaluating interventions. Yet, because early models are built on limited information, it is unclear how long they will accurately capture epidemic dynamics. Using a stochastic SEIR model of COVID-19 fitted to reported deaths, we estimated transmission parameters at different time points during the first wave of the epidemic (March-June, 2020) in Santa Clara County, California. Although our estimated basic reproduction number ([Formula: see text]) remained stable from early April to late June (with an overall median of 3.76), our estimated effective reproduction number ([Formula: see text]) varied from 0.18 to 1.02 in April before stabilizing at 0.64 on 27 May. Between 22 April and 27 May, our model accurately predicted dynamics through June; however, the model did not predict rising summer cases after shelter-in-place orders were relaxed in June, which, in early July, was reflected in cases but not yet in deaths. While models are critical for informing intervention policy early in an epidemic, their performance will be limited as epidemic dynamics evolve. This paper is one of the first to evaluate the accuracy of an early epidemiological compartment model over time to understand the value and limitations of models during unfolding epidemics.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».