Recurring Spatiotemporal Patterns of COVID-19 in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We analyzed the waxing and waning patterns (“surges”) of reported SARS-CoV-2 cases from January 1, 2020 through Oct 31, 2021 in all states and provinces (n = 93) in the USA, Mexico, and Canada, and across all counties (N = 3142) in the USA. A correlation matrix of the 576 × 576 daily case incidence rates in the 50 US states generates a distinctive “checkerboard” pattern showing that the epidemic has consisted of seven distinct internally coherent spatiotemporal wave patterns, four in the first year of the epidemic, and three thus far in the second year. Geoclustering of state case rate trajectories reveals three dominant co-varying spatial clusters of similar case rate trajectories, in the northeastern, southeastern and central/western regions of the USA. The spatiotemporal patterns of epidemic year 1 have thus far been repeated (p<.001) in epidemic year 2. The “checkerboard” pattern of the correlation matrix of case trajectories can be closely simulated as three sets of interacting sine waves with annual frequencies of 1:1:2 major cycles per year, corresponding to the northeastern, central/western, and southeastern state clusters. Case incidence patterns in Mexico and Canada have been similar to nearby regions in the southern US and the northern US, respectively. Time lapse videos allow visualization of the wave patterns. These highly structured geographical and temporal patterns, coupled with emerging evidence of annual repetition of these same patterns, show that SARS-CoV-2 case rates are driven at least in part by predictable seasonal factors. Significance Statement Local COVID-19 rates wax and wane. Often these epidemic changes are attributed to localized human behavioral factors. Our finding of highly structured continental scale spatiotemporal patterns that cross state and national boundaries, coupled with emerging evidence of annual repetition of these same patterns, shows that COVID-19 transmission is driven at least in part by seasonal factors. Other epidemic factors such as vaccine coverage rates, or emergence of new strains like the Delta variant of SARS-CoV-2 appear to modify, but not totally eclipse, these underlying seasonal patterns. COVID-19 seasonal transmission patterns are associated with, and may be driven by, seasonal weather patterns. Predictability of these patterns can provide opportunities for forecasting the epidemic and for guiding public health preparedness and control efforts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».