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Enregistrement W4289333411 · doi:10.7554/elife.73896

Genomic epidemiology of the first two waves of SARS-CoV-2 in Canada

2022· article· en· W4289333411 sur OpenAlexafffundabout
Angela McLaughlin, Vincent Montoya, Rachel L. Miller, Gideon Mordecai, Michael Worobey, Art F. Y. Poon, Jeffrey B. Joy

Notice bibliographique

RevueeLife · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensWestern UniversityAIDS VancouverUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLiber Ero FoundationGenome CanadaDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakBiologyEpidemiologyGenomicsPandemicGeneticsSars virusEvolutionary biologyVirologyComputational biologyGenomeMedicineInfectious disease (medical specialty)OutbreakGeneDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tracking the emergence and spread of SARS-CoV-2 lineages using phylogenetics has proven critical to inform the timing and stringency of COVID-19 public health interventions. We investigated the effectiveness of international travel restrictions at reducing SARS-CoV-2 importations and transmission in Canada in the first two waves of 2020 and early 2021. Maximum likelihood phylogenetic trees were used to infer viruses' geographic origins, enabling identification of 2263 (95% confidence interval: 2159-2366) introductions, including 680 (658-703) Canadian sublineages, which are international introductions resulting in sampled Canadian descendants, and 1582 (1501-1663) singletons, introductions with no sampled descendants. Of the sublineages seeded during the first wave, 49% (46-52%) originated from the USA and were primarily introduced into Quebec (39%) and Ontario (36%), while in the second wave, the USA was still the predominant source (43%), alongside a larger contribution from India (16%) and the UK (7%). Following implementation of restrictions on the entry of foreign nationals on 21 March 2020, importations declined from 58.5 (50.4-66.5) sublineages per week to 10.3-fold (8.3-15.0) lower within 4 weeks. Despite the drastic reduction in viral importations following travel restrictions, newly seeded sublineages in summer and fall 2020 contributed to the persistence of COVID-19 cases in the second wave, highlighting the importance of sustained interventions to reduce transmission. Importations rebounded further in November, bringing newly emergent variants of concern (VOCs). By the end of February 2021, there had been an estimated 30 (19-41) B.1.1.7 sublineages imported into Canada, which increasingly displaced previously circulating sublineages by the end of the second wave.Although viral importations are nearly inevitable when global prevalence is high, with fewer importations there are fewer opportunities for novel variants to spark outbreaks or outcompete previously circulating lineages.

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)0,001
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 enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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