Modeling COVID-19 Outbreaks in Long-Term Care Facilities Using an Agent-Based Modeling and Simulation Approach
Notice bibliographique
Résumé
The elderly, especially those individuals with pre-existing health problems, have been disproportionally at a higher risk during the COVID-19 pandemic. Residents of long-term care facilities have been gravely affected by the pandemic and resident death numbers have been far above those of the general population. To better understand how infectious diseases such as COVID-19 can spread through long-term care facilities, we developed an agent-based simulation tool that uses a contact matrix adapted from previous infection control research in these types of facilities. This matrix accounts for the average distinct daily contacts between seven different agent types that represent the roles of individuals in long-term care facilities. The simulation results were compared to actual COVID-19 outbreaks in some of the long-term care facilities in Ontario, Canada. Our analysis shows that this simulation tool is capable of predicting the number of resident deaths after 50 days with a less than 0.1 variation in death rate. We modeled and predicted the effectiveness of infection control measures by utilizing this simulation tool. We found that to reduce the number of resident deaths, the effectiveness of personal protective equipment must be above 50%. We also found that daily random COVID-19 tests for as low as less than 10% of a long-term care facility's population will reduce the number of resident deaths by over 75%. The results further show that combining several infection control measures will lead to more effective outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».