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Enregistrement W4205093173 · doi:10.1016/j.lanepe.2021.100304

Quarantine and testing strategies to ameliorate transmission due to travel during the COVID-19 pandemic: a modelling study

2022· article· en· W4205093173 sur OpenAlexaffabout
Chad R. Wells, Abhishek Pandey, Meagan C. Fitzpatrick, William Crystal, Burton H. Singer, Seyed M. Moghadas, Alison P. Galvani, Jeffrey P. Townsend

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Europe · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésQuarantinePandemicEuropean unionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Contact tracingTransmission (telecommunications)GeographyBusinessBiologyInternational tradeMedicineInfectious disease (medical specialty)EngineeringTelecommunicationsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Numerous countries have imposed strict travel restrictions during the COVID-19 pandemic, contributing to a large socioeconomic burden. The long quarantines that have been applied to contacts of cases may be excessive for travel policy. METHODS: We developed an approach to evaluate imminent countrywide COVID-19 infections after 0-14-day quarantine and testing. We identified the minimum travel quarantine duration such that the infection rate within the destination country did not increase compared to a travel ban, defining this minimum quarantine as "sufficient." FINDINGS: We present a generalised analytical framework and a specific case study of the epidemic situation on November 21, 2021, for application to 26 European countries. For most origin-destination country pairs, a three-day or shorter quarantine with RT-PCR or antigen testing on exit suffices. Adaptation to the European Union traffic-light risk stratification provided a simplified policy tool. Our analytical approach provides guidance for travel policy during all phases of pandemic diseases. INTERPRETATION: For nearly half of origin-destination country pairs analysed, travel can be permitted in the absence of quarantine and testing. For the majority of pairs requiring controls, a short quarantine with testing could be as effective as a complete travel ban. The estimated travel quarantine durations are substantially shorter than those specified for traced contacts. FUNDING: EasyJet (JPT and APG), the Elihu endowment (JPT), the Burnett and Stender families' endowment (APG), the Notsew Orm Sands Foundation (JPT and APG), the National Institutes of Health (MCF), Canadian Institutes of Health Research (SMM) and Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada EIDM-MfPH (SMM).

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,598
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,120 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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