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Enregistrement W4362677680 · doi:10.1093/jrsssa/qnad050

Sawitree Boonpatcharanon, Jane Heffernan and Hanna Jankowski's contribution to the Discussion of ‘The Second Discussion Meeting on Statistical aspects of the Covid-19 Pandemic’

2023· article· en· W4362677680 sur OpenAlexaffabout
Sawitree Boonpatcharanon, Jane M. Heffernan, Hanna Jankowski

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Statistical Society Series A (Statistics in Society) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNorwegian Institute of Public HealthMedical Research CouncilNordForskUK Research and Innovation
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)HistoryPsychologyPsychoanalysisVirologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We congratulate the authors on a timely, important, and well-written paper. The effective reproductive ratio is a key characteristic that can be used during a disease outbreak to understand the spread of the disease and to gauge effectiveness of public health measures. Furthermore, real-time estimation of the effective reproductive ratio is of particular importance, so that real-time responses can be made by public health authorities. The COVID-19 pandemic has brought various measures, especially non-pharmaceutical ones, to the forefront of the public’s attention. However, public health measures have always been of great importance in monitoring and managing disease outbreaks. As zoonotic or re-emerging disease outbreaks are expected to happen from time to time, we can expect this work to have long-term impact. The authors propose a version of a compartmental SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) disease model, developed in Engebretsen et al. (2021). Their model uses both the number of cases reported based on PCR (Polymerase Chain Reaction) testing (which assumes that only a proportion of cases have been tested) as well as hospitalisation data. Certain model parameters are held static throughout, either assumed or estimated from other sources. These parameters include π0 and π1 which determine the proportion of cases that submit to PCR testing; as well as the compartmental model parameters θ which determine underlying disease dynamics. The developed method, notably, allows also to estimate the actual vs. reported number of cases; another key characteristic of interest. One difficulty in public health management of COVID-19 has been that various inputs, such as θ and π0,π1, have changed considerably over the two years of the pandemic. For example, in the province of Ontario, Canada, PCR testing was very low at the beginning of the pandemic (first half of 2020) and also starting at the height of the Omicron outbreak (early 2022 until time of writing). Indeed, starting in 2022, only select individuals from target groups (e.g., those that are severely immunocompromised) are eligible for PCR testing. The model proposed by the authors allows for considerable flexibility in modelling such scenarios, however, certain parameter choices could affect performance and accuracy of the method. Have the authors tested their methods where the proportion of the population receiving PCR testing is quite small? When PCR testing is so low, it would be particularly relevant to obtain estimates of actual vs. reported cases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0110,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,007

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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