Incubation-period estimates of Omicron (BA.1) variant from Taiwan, December 2021–January 2022, and its comparison to other SARS-CoV-2 variants: a statistical modeling, systematic search and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The ongoing COVID-19 pandemic has seen several variants of concern, including the Omicron (BA.1) variant which emerged in October 2021. Accurately estimating the incubation period of these variants is crucial for predicting disease spread and formulating effective public health strategies. However, existing estimates often conflict because of biases arising from the dynamic nature of epidemic growth and selective inclusion of cases. This study aims to accurately estimate of the Omicron (BA.1) variant incubation period based on data from Taiwan, where disease incidence remained low and contact tracing was comprehensive during the first months of the Omicron outbreak. Methods We reviewed 100 contact-tracing records for cases of the Omicron BA.1 variant reported between December 2021 and January 2022, and found enough information to analyze 70 of these. The incubation period distribution was estimated by fitting data on exposure and symptom onset within a Bayesian mixture model using gamma, Weibull, and lognormal distributions as candidates. Additionally, a systematic literature search was conducted to accumulate data for estimates of the incubation period for Omicron (BA.1/2, BA.4/5) subvariants, which was then used for meta-analysis and comparison. Results The mean incubation period was estimated at 3.5 days (95% credible interval: 3.1–4.0 days), with no clear differences when stratified by vaccination status or age. This estimate aligns closely with the pooled mean of 3.4 days (3.0–3.8 days) obtained from a meta-analysis of other published studies on Omicron subvariants. Conclusions The relatively shorter incubation period of the Omicron variant, as compared to previous SARS-CoV2 variants, implies its potential for rapid spread but also opens the possibility for individuals to voluntarily adopt shorter, more resource-efficient quarantine periods. Continual updates to incubation period estimates, utilizing data from comprehensive contact tracing, are crucial for effectively guiding these voluntary actions and adjusting high socio-economic cost interventions.
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 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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».