Delayed Model for the Transmission and Control of COVID-19 with Fangcang Shelter Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic poses a huge threat to global public health. Motivated by China’s experience of using Fangcang shelter hospitals (FSHs) to successfully combat the epidemic in its initial stages, we present a two-stage delay model considering the average waiting time of patients’ admission to study the impact of hospital beds and centralized quarantine on mitigating and controlling of the outbreak. We compute the basic reproduction number in terms of the hospital resources and perform a sensitivity analysis of the average waiting times of patients before admission to the hospitals. We conclude that, while designated hospitals save lives in severely infected individuals, the FSHs played a key role in mitigating and eventually curbing the epidemic. We also quantified some key epidemiological indicators, such as the final size of infections and deaths, the peak height and its timing, and the maximum occupation of beds in FSHs. Our study suggests that, for a jurisdiction (region or country) still struggling with COVID-19, when possible, it is essential to increase testing capacity and use a centralized quarantine to massively reduce the severity and magnitude of the epidemic that follows.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».