Modeling SARS-CoV-2 spread with dynamic isolation
Notice bibliographique
Résumé
Background: The SARS-CoV-2 pandemic is spreading with a greater intensity across the globe. The synchrony of public health interventions and epidemic waves signify the importance of evaluation of the underline interventions. Method: We developed a mathematical model to present the transmission dynamics of SARS-CoV-2 and to analyze the impact of key nonpharmaceutical interventions such as isolation and screening program on the disease outcomes to the people of New Jersey, USA. We introduced a dynamic isolation of susceptible population with a constant (imposed) and infection oriented interventions. Epidemiological and demographic data are used to estimate the model parameters. The baseline case was explored further to showcase several critical and predictive scenarios. Results and analysis: The model simulations are in good agreement with the infection data for the period of 5 March 2020 to 31 January 2021. Dynamic isolation and screening program are found to be potential measures that can alter the course of epidemic. A 7% increase in isolation rate may result in a 31% reduction of epidemic peak whereas a 3 times increase in screening rate may reduce the epidemic peak by 35%. The model predicts that nearly 9.7% to 12% of the total population of New Jersey may become infected within the middle of July 2021 along with 24.6 to 27.3 thousand cumulative deaths. Within a wide spectrum of probable scenarios, there is a possibility of third wave Conclusion: Our findings could be informative to the public health community to contain the pandemic in the case of economy reopening under a limited or no vaccine coverage. Additional epidemic waves can be avoided by appropriate screening and isolation plans.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».