Social behaviours and contact patterns across the 2020/21, 2021/22 and 2022/23 winter seasons in the UK, and associations with symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The SARS-CoV-2 pandemic had a large impact on social mixing in the UK. This study analysed data from the Office for National Statistics Coronavirus Infection Survey to examine changes in contact patterns and self-reported symptoms through three winter seasons from 2020 to 2023. Using Generalised Additive Models, we estimated levels of various contacts over time, accounting for age, sex, ethnicity, and deprivation percentile, and compared these to trends in self-reported symptoms. Our estimates indicated steady increases in physical contacts from quarter-4 2020 to the end of the study in quarter-1 2023, with notable variation in age-specific trends. School closures and holiday periods had substantial impacts on contact patterns, particularly for children. Prevalence of reported symptoms also increased steadily over time, but varied much more within-season than most contacts; specifically, the relative increase in respiratory symptom prevalence during winter peaks between seasons was much larger than increases in contacts. Our estimates also suggested that while age played a crucial role in both contact patterns and symptom reporting, the effects of deprivation were less clear and far smaller. Our findings provide insights into changes in behaviours and symptoms during the pandemic, which may help inform future public health policy and infection modelling.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».