Changing contact patterns in Newfoundland and Labrador, Canada in response to public health measures during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The provincial government of Newfoundland and Labrador, Canada implemented a contact tracing program as part of a containment strategy during the COVID-19 pandemic. A high proportion of cases were detected and contact traced, and our analysis provides insights into secondary case distributions and contact patterns in Newfoundland and Labrador. We used a heuristic approximation of secondary cases to account for ambiguities in who infected whom. These approximate values provide an empirical distribution of secondary cases. These distributions are compared against the stringency of public health measures. Additionally, we visualised age- and contact-based patterns and compared these patterns with respect to stringency. The maximum number of contacts traced per week was 4,645 and the mean number of contacts traced per case was 12.5. Approximate 95% CIs of the effective reproduction number under Alert levels 2-4 were (1.02,1.21), (0.99,1.39), (0.84,1.06), and (1.20,1.47). We find that this level of contact tracing was sufficient, in combination with other public health interventions, to contain pandemic SARS-CoV-2 spread in Newfoundland and Labrador prior to the establishment of the Omicron variant. Understanding age-based contact patterns is necessary to describe disease spread and the risk of severe outcomes. A successful containment strategy requires that contact tracing capacity is not exceeded, making it necessary to understand the behaviour of high-contact individuals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».