A Retrospective Study of the Effects of COVID-19 Non-Pharmaceutical Interventions on Influenza in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: COVID-19 pandemic had a significant impact on endemic respiratory illnesses. Through behavioral changes in populations and government policy, mainly through non-pharmaceutical interventions (NPIs), Canada saw historic lows in the number of influenza A cases from 2020 through 2022. In this study, we use historical influenza A data for Canada and three provincial jurisdictions within Canada—Ontario, Quebec, and Alberta—to quantify the effects of these NPIs on influenza A. Methods: We aim to see which base parameters and derived parameters of an SIR model are most affected by NPIs. We fit a simple SIR model to historical influenza data to get average paramters for seasonal influenza. We then compare these parameters to those predicted by fitting influenza cases during the COVID-19 pandemic. Results: We find substantial differences in the effective population size and basic reproduction number during the COVID-19 pandemic. We also see the effects of fatigue and relaxation of NPIs when comparing the years 2020, 2021, and 2022. Conclusions: We find that the effective population size is the main driver of change to disease spread and discuss how these retrospective estimates can be used for future forecasting.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle