The effects of weather and mobility on respiratory viruses before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The flu season is caused by a combination of different pathogens, including influenza viruses, which cause the flu, and non-influenza respiratory viruses, that cause common colds or influenza-like illness. These viruses exhibit similar dynamics and, given that outbreaks occur mostly in the winter and there is almost no circulation during the summer, in temperate regions, meteorological conditions have historically been regarded as a principal modulator of their epidemiology. However, after the emergence of SARS-CoV2, in late 2019, the dynamics of these respiratory viruses were strongly perturbed worldwide: some infections displayed near-eradication, while others experienced temporal shifts or occurred “off-season”. This disruption raised questions regarding the dominant role of weather while also providing an unique opportunity to investigate the roles of other determinants in their epidemiological dynamics. Methods Weather, mobility and epidemiological surveillance data was collected for Influenza, RSV, hCOV and hMPV, from Canada and the USA, from 2016 to 2023. Statistical analysis and modeling were employed to test the effects of weather and mobility on viral dynamics, before and during the COVID-19 pandemic. Results Using Beta Regressions, we found that whereas in the pre-COVID-19 pandemic period, weather had a strong effect, in the pandemic period, this effect was strongly reduced post-pandemic with mobility playing a more significant role. Conclusions These results, together with previous studies, dispute the general belief that respiratory viral dynamics are mostly dictated by weather and indicate that behavioral changes resulting from the non-pharmacological interventions implemented to control SARS-CoV2, played a key role. This disruption of past dynamical equilibrium raises important questions regarding the factors that modulate them, particularly in a context of climate change. Key messages • We took advantage of the disruption caused by COVID-19 to study dynamics of other respiratory viruses and to disentangle the effects of weather from those of human behavior. • While before 2020 cold temperatures were highly correlated with incidence, afterwards cold weather was no longer a necessary condition and human mobility became central.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».