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Enregistrement W4312209778 · doi:10.1016/j.jtbi.2022.111378

Pandemic modelling for regions implementing an elimination strategy

2022· article· en· W4312209778 sur OpenAlexaffabout
Amy Hurford, Maria M. Martignoni, J. Concepción Loredo‐Osti, Francis Anokye, Julien Arino, Bilal Saleh Husain, Brian Gaas, James Watmough

Notice bibliographique

RevueJournal of Theoretical Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickYukon Health and Social ServicesUniversity of ManitobaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OutbreakGeographyNova scotiaExit strategyBusinessMedicineVirologyInfectious disease (medical specialty)DiseaseMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, some countries, such as Australia, China, Iceland, New Zealand, Thailand, and Vietnam successfully implemented an elimination strategy, enacting strict border control and periods of lockdowns to end community transmission. Atlantic Canada and Canada's territories implemented similar policies, and reported long periods with no community cases. In Newfoundland and Labrador (NL), Nova Scotia, and Prince Edward Island a median of 80% or more of daily reported cases were travel-related from July 1, 2020 to May 31, 2021. With increasing vaccination coverage, it may be appropriate to exit an elimination strategy, but most existing epidemiological frameworks are applicable only to situations where most cases occur in the community, and are not appropriate for regions that have implemented an elimination strategy. To inform the pandemic response in regions that are implementing an elimination strategy, we extend importation modelling to consider post-arrival travel restrictions, and pharmaceutical and non-pharmaceutical interventions in the local community. We find that shortly after the Omicron variant had begun spreading in Canada, the expected daily number of spillovers, infections spread to NL community members from travellers and their close contacts, was higher than any time previously in the pandemic. By December 24, 2021, the expected number of spillovers was 44% higher than the previous high, which occurred in late July 2021 shortly after travel restrictions were first relaxed. We develop a method to assess the characteristics of potential future community outbreaks in regions that are implementing an elimination strategy. We apply this method to predict the effect of variant and vaccination coverage on the size of hypothetical community outbreaks in Mount Pearl, a suburb of the St. John's metropolitan area in NL. Our methodology can be used to evaluate alternative plans to relax public health restrictions when vaccine coverage is high in regions that have implemented an elimination strategy. This manuscript was submitted as part of a theme issue on "Modelling COVID-19 and Preparedness for Future Pandemics".

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
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 Opus0,368
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,120 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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