Estimation of the Serial Interval and the Effective Reproductive Number of COVID-19 Outbreak Using Contact Data in Burkina Faso, a Sub-Saharan African Country
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 outbreak has spread all around the world in less than four months. However, the pattern of the epidemic was different according to the countries. We propose this paper to describe the transmission network and to estimate the serial interval and the reproductive number of the novel coronavirus disease (COVID-19) in Burkina Faso, a Sub-Saharan African country. Data from the COVID-19 response team was analyzed. Information on the 804 first detected cases were pulled together. From contact tracing information, 126 infector-infectee pairs were built. The principal infection clusters with their index cases were observed, principally the two major identified indexes in Burkina. However, the generations of infections were usually short (less than four). The serial interval was estimated to follow a gamma distribution with a shape parameter 1.04 (95% credibility interval: 0.69-1.57) and a scale parameter of 5.69 (95% credibility interval: 3.76-9.11). The basic reproductive number was estimated at 2.36 (95% confidence interval: 1.46-3.26). However, the effective reproductive number decreases very quickly, reaching a minimum value of 0.20 (95% confidence interval: 0.06-0.34). Estimated parameters are made available to monitor the outbreak in Sub-Saharan African countries. These show serial intervals like in the other continents but less infectiousness.
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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».