Intervention Serology and Interaction Substitution: Modeling the Role of ‘Shield Immunity’ in Reducing COVID-19 Epidemic Spread
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has precipitated a global crisis, with more than 690,000 confirmed cases and more than 33,000 confirmed deaths globally as of March 30, 2020 [1–4]. At present two central public health control strategies have emerged: mitigation and suppression (e.g, [5]). Both strategies focus on reducing new infections by reducing interactions (and both raise questions of sustainability and long-term tactics). Complementary to those approaches, here we develop and analyze an epidemiological intervention model that leverages serological tests [6, 7] to identify and deploy recovered individuals as focal points for sustaining safer interactions via interaction substitution, i.e., to develop what we term ‘shield immunity’ at the population scale. Recovered individuals, in the present context, represent those who have developed protective, antibodies to SARS-CoV-2 and are no longer shedding virus [8]. The objective of a shield immunity strategy is to help sustain the interactions necessary for the functioning of essential goods and services (including but not limited to tending to the elderly [9], hospital care, schools, and food supply) while decreasing the probability of transmission during such essential interactions. We show that a shield immunity approach may significantly reduce the length and reduce the overall burden of an outbreak, and can work synergistically with social distancing. The present model highlights the value of serological testing as part of intervention strategies, in addition to its well recognized roles in estimating prevalence [10, 11] and in the potential development of plasma-based therapies [12–15].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».