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Enregistrement W4280498279 · doi:10.1016/j.ijid.2022.05.031

Infectivity versus fatality of SARS-CoV-2 mutations and influenza

2022· article· en· W4280498279 sur OpenAlexafffundabout
Ling Xue, Shuanglin Jing, Kai Zhang, Russell Milne, Hao Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational University's Basic Research Foundation of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInfectivityCase fatality rateVirologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Context (archaeology)Transmission (telecommunications)Transmissibility (structural dynamics)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakBiologyEpidemiologyMedicineVirusOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Because of the spread of the Omicron variant, many countries have experienced COVID-19 case numbers unseen since the start of the pandemic. We aimed to compare the epidemiological characteristics of Omicron with previous variants and different strains of influenza to provide context for public health responses. METHODS: We developed transmission models for SARS-CoV-2 variants and influenza, in which transmission, death, and vaccination rates were taken to be time-varying. We fit our model based on publicly available data in South Africa, the United States, and Canada. We used this model to evaluate the relative transmissibility and mortality of Omicron compared with previous variants and influenza. RESULTS: Omicron infections in the United States and Canada, respectively. CONCLUSION: Our findings indicate that the high infectivity of Omicron will keep COVID-19 endemic, similar to influenza. However, because of Omicron's lower fatality rate, our work suggests that human populations living with SARS-CoV-2 are most likely.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations60
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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