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Enregistrement W4210583958 · doi:10.1098/rsos.211055

When to end a lock down? How fast must vaccination campaigns proceed in order to keep health costs in check?

2022· article· en· W4210583958 sur OpenAlexaboutno aff
Claudius Gros, Thomas Czypionka, Daniel Gros

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésRule of thumbVaccinationLock (firearm)Quarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationOrder (exchange)MedicineMortality ratePsychological interventionDemographySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessComputer scienceEnvironmental healthGeographySurgeryVirologyDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a simple rule of thumb for countries which have embarked on a vaccination campaign while still facing the need to keep non-pharmaceutical interventions (NPI) in place because of the ongoing spread of SARS-CoV-2. If the aim is to keep the death rate from increasing, NPIs can be loosened when it is possible to vaccinate more than twice the growth rate of new cases. If the aim is to keep the pressure on hospitals under control, the vaccination rate has to be about four times higher. These simple rules can be derived from the observation that the risk of death or a severe course requiring hospitalization from a COVID-19 infection increases exponentially with age and that the sizes of age cohorts decrease linearly at the top of the population pyramid. Protecting the over 60-year-olds, which constitute approximately one-quarter of the population in Europe (and most OECD countries), reduces the potential loss of life by 95 percent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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