A comparative analysis of epidemiological characteristics of MERS-CoV and SARS-CoV-2 in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we determine and compare the incubation duration, serial interval, pre-symptomatic transmission, and case fatality rate of MERS-CoV and COVID-19 in Saudi Arabia based on contact tracing data we acquired in Saudi Arabia. The date of infection and infector-infectee pairings are deduced from travel history to Saudi Arabia or exposure to confirmed cases. The incubation times and serial intervals are estimated using parametric models accounting for exposure interval censoring. Our estimations show that MERS-CoV has a mean incubation time of 7.21 (95% CI: 6.59-7.85) days, whereas COVID-19 (for the circulating strain in the study period) has a mean incubation period of 5.43(95% CI: 4.81-6.11) days. MERS-CoV has an estimated serial interval of 14.13(95% CI: 13.9-14.7) days, while COVID-19 has an estimated serial interval of 5.1(95% CI: 5.0-5.5) days. The COVID-19 serial interval is found to be shorter than the incubation time, indicating that pre-symptomatic transmission may occur in a significant fraction of transmission events. We conclude that during the COVID-19 wave studied, at least 75% of transmission happened prior to the onset of symptoms. The CFR for MERS-CoV is estimated to be 38.1% (95% CI: 36.8-39.5), while the CFR for COVID-19 1.67% (95% CI: 1.63-1.71). This work is expected to help design future surveillance and intervention program targeted at specific respiratory virus outbreaks, and have implications for contingency planning for future coronavirus outbreaks.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».