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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».