Understanding the dynamics of SARS-CoV-2 variants of concern in Ontario, Canada: a modeling study
Notice bibliographique
Résumé
A year after the initial wild-type Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) strains began their devastation of the world, they were supplanted by new variants of concern (VOC). In Ontario, Canada, the wild type was overtaken first by the Alpha/B1.1.17 variant, and then by the Delta/B.1.617 variant. The principal objective of the present study is to develop and apply a much expanded Susceptible-Infection-Recovered-type model to better understand the spread of multiple VOC, and assess the effectiveness of vaccination and non-pharmaceutical interventions (NPI). The model represents competition among VOC, and reveals their mutual inhibitory effects. By separately tracking asymptomatic and symptomatic infections, model simulations identify a significant role of vaccine breakthrough in the spread of Delta. Furthermore, the severity of a Delta outbreak depends not only on the NPI and vaccination rate but also on the vaccine types. Alarmingly, despite Ontario's existing NPI and relatively successful vaccine rollout, a future, more dangerous VOC could potentially infect a significant fraction of the province's population and overwhelm the health care system. To stop that VOC, the province may need the simultaneous and rapid deployment of a third booster vaccine and stringent NPI.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».