Optimized workplace risk mitigation measures for SARS-CoV-2 in 2022
Notice bibliographique
Résumé
596 million SARS-CoV-2 cases have been reported and over 12 billion vaccine doses have been administered. As vaccination rates increase, a gap in knowledge exists regarding appropriate thresholds for escalation and de-escalation of workplace COVID-19 preventative measures. We conducted 133,056 simulation experiments, evaluating the spread of SARS-CoV-2 virus in hypothesized working environments subject to COVID-19 infections from the community. We tested the rates of workplace-acquired infections based on applied isolation strategies, community infection rates, methods and scales of testing, non-pharmaceutical interventions, variant predominance, vaccination coverages, and vaccination efficacies. When 75% of a workforce is vaccinated with a 70% efficacious vaccine against infection, then no masking or routine testing + isolation strategies are needed to prevent workplace-acquired omicron variant infections when the community infection rate per 100,000 persons is ≤ 1. A CIR ≤ 30, and ≤ 120 would result in no workplace-acquired infections in this same scenario against the delta and alpha variants, respectively. Workforces with 100% worker vaccination can prevent workplace-acquired infections with higher community infection rates. Identifying and isolating workers with antigen-based SARS-CoV-2 testing methods results in the same or fewer workplace-acquired infections than testing with slower turnaround time polymerase chain reaction methods. Risk migration measures such as mask-wearing, testing, and isolation can be relaxed, or escalated, in commensurate with levels of community infections, workforce immunization, and risk tolerance. The interactive heatmap we provide can be used for immediate, parameter-based case count predictions to inform institutional policy making. The simulation approach we have described can be further used for future evaluation of strategies to mitigate COVID-19 spread.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».