Estimation of epidemiological parameters and ascertainment rate from early transmission of COVID-19 across Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Country reported case counts suggested a slow spread of SARS-CoV-2 in the initial phase of the COVID-19 pandemic in Africa. However, due to inadequate public awareness, unestablished monitoring practices, limited testing, ineffective diagnosis, stigmas attached to being infected with SARS-CoV-2, self-medication, and the use of complementary/alternative medicine that are common among Africans for social, economic, and psychological reasons, there might exist extensive under-ascertainment and therefore an underestimation of the true number of cases, especially at the beginning of the novel epidemic. We developed a compartmentalized epidemiological model based on an augmented susceptible-exposed-infectious-recovered (SEIR) model to track the early epidemics in 54 African countries. Data on the reported cumulative number of cases and daily confirmed cases were used to fit the model for the time period with no or little massive national interventions yet in each country. We estimated that the mean basic reproduction number is 2.02 (SD 0.7), with a range between 1.12 (Zambia) and 3.64 (Nigeria), whereas the mean basic reproduction number for observed cases was estimated to be 0.17 (SD 0.17), with a range between 0 (Sao Tomé and Príncipe, Seychelles, Tanzania, South Sudan, Mozambique, Liberia, Togo) and 0.68 (South Africa). It was estimated that the mean overall report rate is 5.37% (SD 5.71%), with the highest 30.41% in Libya and the lowest 0.02% in Sao Tomé and Príncipe. An average of 5.46% (SD 6.4%) of all infected cases were severe cases and 66.74% (SD 17.28%) were asymptomatic ones, with Libya having the most (39.45%) fraction of severe cases and Togo the most (97.38%) fraction of asymptomatic cases. The estimated low reporting rates in Africa suggested a clear need for improved reporting and surveillance system in these countries.
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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 | 0,010 | 0,046 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».