Measles in Canada: modelling outbreaks with variable vaccine coverage and interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global incidence of measles has increased markedly since 2023. In Canada, where measles has had elimination status for more than two decades, most cases can typically be traced to travel. While the majority of Canadians are vaccinated against the measles virus, or considered immune due to previous infection, there are communities with low vaccination coverage. METHODS: In this study, we develop a stochastic Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered model to explore what measles outbreaks could look like upon importation into Canada under a number of scenarios, vaccination coverage levels, and public health interventions. We collect reports of real-world measles outbreaks and compare them to our model outbreaks' size and duration. RESULTS: Our model suggests that community level outbreaks can be controlled at or above 85% vaccination coverage with public health interventions and that above 95% coverage, 99% of measles introductions do not result in an outbreak. Below 85% coverage, outbreaks in small communities (size 1000) with relatively strong public health measures range from median size of under 4 (80% coverage) to 186 (55%), comparable to reported outbreaks in Canada and elsewhere. Outbreaks very often last under 60 days. We characterize how outbreak sizes and durations depend on the strength of interventions, community size and vaccination coverage. We make the model available as a web-based 'shiny' application. CONCLUSIONS: Since the vast majority of measles cases in Canada can be traced to imported cases, our model serves as a last step in the chain of actions needed to bridge from global measles outbreaks to local scenarios within Canada. Given cases entering Canada, we are able to project the duration and size of an outbreak, helping to inform the public of the measles-related risk.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».