An extended catalytic model to assess changes in risk for multiple reinfections with SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The SARS-CoV-2 pandemic has illustrated that monitoring trends in multiple infections can provide insight into the biological characteristics of new variants. Following several pandemic waves, many people have already been infected and reinfected by SARS-CoV-2 and therefore methods are needed to understand the risk of multiple reinfections. Objectives In this paper, we extended an existing catalytic model designed to detect increases in the risk of reinfection by SARS-CoV-2 to detect increases in the population-level risk of multiple reinfections. Methods The catalytic model assumes the risk of reinfection is proportional to observed infections and uses a Bayesian approach to fit model parameters to the number of n th infections among individuals whose ( n − 1) th infection was observed at least 90 days before. Using a posterior draw from the fitted model parameters, a 95% projection interval of daily n th infections is calculated under the assumption of a constant n th infection hazard coefficient. An additional model parameter was introduced to consider the increased risk of reinfection detected during the Omicron wave. Validation was performed to assess the model’s ability to detect increases in the risk of third infections. Key Findings The model parameters converged when applying the model’s fitting and projection procedure to the number of observed third SARS-COV-2 infections in South Africa. No additional increase in the risk of third infection was detected after the increase detected during the Omicron wave. The validation of the third infections method showed that the model can successfully detect increases in the risk of third infections under different scenarios. Limitations Even though the extended model is intended to detect the risk of n th infections, the method was only validated for detecting increases in the risk of third infections and not for four or more infections. The method is very sensitive to low numbers of n th infections, so it might not be usable in settings with small epidemics, low coverage of testing or early in an outbreak. Conclusions The catalytic model to detect increases in the risk of reinfections was successfully extended to detect increases in the risk of n th infections and could contribute to future detection of increases in the risk of n th infections by SARS-CoV-2 or other similar pathogens.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».