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Enregistrement W4225422691 · doi:10.1098/rsif.2021.0781

Face masking and COVID-19: potential effects of variolation on transmission dynamics

2022· article· en· W4225422691 sur OpenAlexafffund
Zachary Levine, David J. D. Earn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBasic reproduction numberMasking (illustration)Transmission (telecommunications)ImmunityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Face masksVaccinationEpidemiologySmallpoxVirusAttack rateMedicineDiseasePandemicEpidemic modelInfectious disease (medical specialty)BiologyImmunologyEnvironmental healthImmune systemComputer scienceInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face masks do not completely prevent transmission of respiratory infections, but masked individuals are likely to inhale fewer infectious particles. If smaller infectious doses tend to yield milder infections, yet ultimately induce similar levels of immunity, then masking could reduce the prevalence of severe disease even if the total number of infections is unaffected. It has been suggested that this effect of masking is analogous to the pre-vaccination practice of variolation for smallpox, whereby susceptible individuals were intentionally infected with small doses of live virus (and often acquired immunity without severe disease). We present a simple epidemiological model in which mask-induced variolation causes milder infections, potentially with lower transmission rate and/or different duration. We derive relationships between the effectiveness of mask-induced variolation and important epidemiological metrics (the basic reproduction number and initial epidemic growth rate, and the peak prevalence, attack rate and equilibrium prevalence of severe infections). We illustrate our results using parameter estimates for the original SARS-CoV-2 wild-type virus, as well as the Alpha, Delta and Omicron variants. Our results suggest that if variolation is a genuine side-effect of masking, then the importance of face masks as a tool for reducing healthcare burdens from COVID-19 may be under-appreciated.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,254 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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