Impact of routine asymptomatic screening on COVID-19 incidence in a highly vaccinated university population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the return of in-person classes, an understanding of COVID-19 transmission in vaccinated university campuses is essential. Given the context of high anticipated vaccination rates and other measures, there are outstanding questions of the potential impact of campus-based asymptomatic screening. Methods We estimated the expected number of cases and hospitalizations in one semester using rates derived for British Columbia (BC), Canada up to September 15 th , 2021 and age-standardizing to a University population. To estimate the expected number of secondary cases averted due to routine tests of unvaccinated individuals in a BC post-secondary institution, we used a probabilistic model based on the incidence, vaccination effectiveness, vaccination coverage and R 0 . We examined multiple scenarios of vaccine coverage, screening frequency, and pre-vaccination R 0 . Results For one 12 week semester, the expected number of cases is 67 per 50,000 for 80% vaccination coverage and 37 per 50,000 for 95% vaccination coverage. Screening of the unvaccinated population averts an expected 6-16 cases per 50,000 at 80% decreasing to 1-2 averted cases per 50,000 at 95% vaccination coverage for weekly to daily screening. Further scenarios can be explored using a web-based application. Interpretation Routine screening of unvaccinated individuals may be of limited benefit if vaccination coverage is 80% or greater within a university setting.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».