Superspreading potentials of SARS-CoV-2 Delta variants across different contact settings in Eastern China: A retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As the genetic variants of SARS-CoV-2 continuously pose threats to global health, evaluating superspreading potentials of emerging genetic variants is of importance for region-wide control of COVID-19 outbreaks. METHODS: By using detailed epidemiological contact tracing data of test-positive COVID-19 cases collected between July and August 2021 in Nanjing and Yangzhou, China, we assessed the superspreading potential of outbreaks seeded by SARS-CoV-2 Delta variants. The transmission chains and case-clusters were constructed according to the individual-based surveillance data. We modelled the disease transmission as a classic branching process with transmission heterogeneity governed by negative binomial models. Subgroup analysis was conducted by different contact settings and age groups. RESULTS: We reported a considerable heterogeneity in the contact patterns and transmissibility of Delta variants in eastern China. We estimated an expected 14% (95% CI: 11-16%) of the most infectious cases generated 80% of the total transmission. CONCLUSIONS: Delta variants demonstrated a significant potential of superspreading under strict control measures and active COVID-19 detecting efforts. Enhancing the surveillance on disease transmissibility especially in high-risk settings, along with rapid contact tracing and case isolations would be one of the key factors to mitigate the epidemic caused by the emerging genetic variants of SARS-CoV-2.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».