Consolidating Estimates of the Incubation Period for Omicron Subvariants From the Literature and Their Comparison to the Estimate From Taiwan: A Systematic Review and Meta‐Analysis, September 2024
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic was characterized by waves driven by distinct viral variants, including the Omicron variant, which emerged in October 2021. To formulate effective public health strategies and understand disease spread, accurate estimates of the incubation periods of these variants are important. Existing estimates often conflict due to biases caused by epidemic dynamics and selective inclusion of cases. Using data from Taiwan, where disease incidence remained low and contact tracing was comprehensive during the first months of the Omicron outbreak, this study aims to accurately estimate the incubation period of the Omicron (BA.1) variant incubation period. METHODS: We reviewed the first 100 Omicron BA.1 symptomatic cases reported in Taiwan's contact-tracing records (between December 2021 and January 2022). Of these, 69 had usable information. Data on exposure and symptom onset dates were fitted with the generalized gamma. A systematic search and meta-analysis on incubation periods for Omicron BA.1/2/4/5 subvariants was then conducted to derive pooled mean estimates for the incubation periods of each subvariant. RESULTS: The mean incubation period was estimated at 3.5 days (95% credible interval: 3.0-4.0 days), with no clear differences based on vaccination status or age. This estimate aligned closely with the pooled mean of 3.7 days (3.3-4.0 days) for Omicron BA.1 and of 3.7 days (2.3-5.1 days) for all considered Omicron variants BA.1/2 and BA.5. CONCLUSIONS: Omicron subvariants have a relatively shorter incubation period compared to previous SARS-CoV-2 variants. A continuous update of incubation period estimates, based on available data, is necessary to develop guidelines that can reduce the socioeconomic costs associated with COVID-19.
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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 | 0,040 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».