MITIGATING THE 4 <sup>th</sup> WAVE OF THE COVID-19 PANDEMIC IN ONTARIO
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The goal of this study was to project the number of COVID-19 cases and demand for acute hospital resources for Fall of 2021 in a representative mid-sized community in southwestern Ontario. We sought to evaluate whether current levels of vaccine coverage and contact reduction could mitigate a potential 4 th wave fueled by the Delta variant, or whether the reinstitution of more intense public health measures will be required. Methods We developed an age-stratified dynamic transmission model of COVID-19 in a mid-sized city (population 500,000) currently experiencing a relatively low, but increasing, infection rate in Step 3 of Ontario’s Wave 3 recovery. We parameterized the model using the medical literature, grey literature, and government reports. We estimated the current level of contact reduction by model calibration to cases and hospitalizations. We projected the number of infections, number of hospitalizations, and the time to re-instate high intensity public health measures over the fall of 2021 under different levels of vaccine coverage and contact reduction. Results Maintaining contact reductions at the current level, estimated to be a 17% reduction compared to pre-pandemic contact levels, results in COVID-related admissions exceeding 20% of pre-pandemic critical care capacity by late October, leading to cancellation of elective surgeries and other non-COVID health services. At high levels of vaccination and relatively high levels of mask wearing, a moderate additional effort to reduce contacts (30% reduction compared to pre-pandemic contact levels), is necessary to avoid re-instating intensive public health measures. Compared to prior waves, the age distribution of both cases and hospitalizations shifts younger and the estimated number of pediatric critical care hospitalizations may substantially exceed 20% of capacity. Discussion High rates of vaccination coverage in people over the age of 12 and mask wearing in public settings will not be sufficient to prevent an overwhelming resurgence of COVID-19 in the Fall of 2021. Our analysis indicates that immediate moderate public health measures can prevent the necessity for more intense and disruptive measures later.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».