Evaluating the effects of second-dose vaccine-delay policies in European countries: A simulation study based on data from Greece
Notice bibliographique
Résumé
The results of a simulation-based evaluation of several policies for vaccine rollout are reported, particularly focusing on the effects of delaying the second dose of two-dose vaccines. In the presence of limited vaccine supply, the specific policy choice is a pressing issue for several countries worldwide, and the adopted course of action will affect the extension or easing of non-pharmaceutical interventions in the next months. We employ a suitably generalised, age-structure, stochastic SEIR (Susceptible → Exposed → Infectious → Removed) epidemic model that can accommodate quantitative descriptions of the major effects resulting from distinct vaccination strategies. The different rates of social contacts among distinct age-groups (as well as some other model parameters) are informed by a recent survey conducted in Greece, but the conclusions are much more widely applicable. The results are summarised and evaluated in terms of the total number of deaths and infections as well as life years lost. The optimal strategy is found to be one based on fully vaccinating the elderly/at risk as quickly as possible, while extending the time-interval between the two vaccine doses to 12 weeks for all individuals below 75 years old, in agreement with epidemic theory which suggests targeting a combination of susceptibility and infectivity. This policy, which is similar to the approaches adopted in the UK and in Canada, is found to be effective in reducing deaths and life years lost in the period while vaccination is still being carried out.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».