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Enregistrement W3210382866 · doi:10.1101/2021.11.03.21265863

Downsizing of contact tracing during COVID-19 vaccine roll-out

2021· preprint· en· W3210382866 sur OpenAlexaff
Maria M. Martignoni, Josh Renault, Joseph Baafi, Amy Hurford

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact tracingSocial distanceTracingOutbreakSocial contactCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceQuarantinePopulationGeographyEconometricsMedicineMathematicsVirologyPsychologyEnvironmental healthBiologySocial psychologyEcologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Contact tracing is a key component of successful management of COVID-19. Contacts of infected individuals are asked to quarantine, which can significantly slow down (or prevent) community spread. Contact tracing is particularly effective when infections are detected quickly (e.g., through rapid testing), when contacts are traced with high probability, when the initial number of cases is low, and when social distancing and border restrictions are in place. However, the magnitude of the individual contribution of these factors in reducing epidemic spread and the impact of vaccination in determining contact tracing outputs is not fully understood. We present a delayed differential equation model to investigate how vaccine roll-out and the relaxation of social distancing requirements affect contact tracing practises. We provide an analytical criteria to determine the minimal contact tracing efficiency (defined as the the probability of identifying and quarantining contacts of symptomatic individuals) required to keep an outbreak under control, with respect to the contact rate and vaccination status of the population. Additionally, we consider how delays in outbreak detection and increased case importation rates affect the number of contacts to be traced daily. We show that in vaccinated communities a lower contact tracing efficiency is required to avoid uncontrolled epidemic spread, and delayed outbreak detection and relaxation of border restrictions do not lead to a significantly higher risk of overwhelming contact tracing. We find that investing in testing programs, rather than increasing the contact tracing capacity, has a larger impact in determining whether an outbreak will be controllable. This is because early detection activates contact tracing, which will slow, and eventually reverse exponential growth, while the contact tracing capacity is a threshold that will easily become overwhelmed if exponential growth is not curbed. Finally, we evaluate quarantine effectiveness during vaccine roll-out, by considering the proportion of people that will develop an infection while in isolation in relation to the vaccination status of the population and for different viral variants. We show that quarantine effectiveness decreases with increasing proportion of fully vaccinated individuals, and increases in the presence of more transmissible variants. These results suggest that a cost-effective approach during vaccine roll-out is to establish different quarantine rules for vaccinated and unvaccinated individuals, where rules should depend on viral trans-missibility. Altogether, our study provides quantitative information for contact tracing downsizing during vaccine roll-out, to guide COVID-19 exit strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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