Modeling the spatio‑temporal spread of COVID‑19 cases, recoveries and deaths and effects of partial and full vaccination coverage in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of our study are to map high-risk areas in Canada as well as quantifying the effects of vaccination intervention and socio-demographic factors on the transmission rates of infection, recovery, and death related to COVID-19. The data of this research included weekly number of COVID‑19 cases, recovered, and dead individuals from 2020 through 2021 in Canada at health region and provincial levels. These data were associated with cumulative rates of partial and full vaccination and socio-demographic factors. We applied the spatio-temporal Susceptible-Exposed-Infected-Removed (SEIR), and Susceptible-Exposed-Infected-Removed-Vaccinated (SEIRV) models. The results indicated the partial vaccination rate has a greater effect compared with full vaccination rate on decreasing the rate of infectious cases (risk ratio (RR) = 0.18; 95%CrI: 0.16-0.2; RR = 0.60; 95%CrI: 0.55-0.65, respectively) and increasing the rate of recovered cases (RR = 1.39; 95%CrI: 1.28-1.51; RR = 1.21; 95%CrI: 1.23-1.29, respectively). However, for mortality risk reduction, only increasing full vaccination rate was significantly associated (RR = 0.09; 95%CrI: 0.05-0.14). In addition, our results showed that regions with higher rates of elderly and aboriginal individuals, higher population density, and lower socioeconomic status (SES) contribute more to the risk of infection transmission. Rates of elderly and aboriginal individuals and SES of regions were significantly associated with recovery rate. However, elderly individuals rate of regions was only a significant predictor of mortality risk. Based on the results, protection against mild and severe COVID-19 infection after the primary vaccination series decreased.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».