Modelling the transmission and impact of Omicron variants of Covid-19 in different ethnicity groups in Aotearoa New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Previous pandemics, including influenza pandemics and Covid-19, have disproportionately impacted Māori and Pacific populations in Aotearoa New Zealand. The reasons for this are multi-faceted, including differences in socioeconomic deprivation, housing conditions and household size, vaccination rates, access to healthcare, and prevalence of pre-existing health conditions. Many mathematical models that were used to inform the response to the Covid-19 pandemic did not explicitly include ethnicity or other socioeconomic variables. This limited their ability to predict, understand and mitigate inequitable impacts of the pandemic. Here, we extend a model that was developed during the Covid-19 pandemic to support the public health response by stratifying the population into four ethnicity groups: Māori, Pacific, Asian and European/other. We include three ethnicity-specific components in the model: vaccination rates, clinical severity parameters, and contact patterns. We compare model results to ethnicity-specific data on Covid-19 cases, hospital admissions and deaths between 1 January 2022 and 30 June 2023, under different model scenarios in which these ethnicity-specific components are present or absent. We find that differences in vaccination rates explain only part of the observed disparities in outcomes. While no model scenario is able to fully capture the heterogeneous temporal dynamics, our results suggest that differences between ethnicities in the per-infection risk of clinical severe disease is an important factor. Our work is an important step towards models that are better able to predict inequitable impacts of future pandemic and emerging disease threats, and investigate the ability of interventions to mitigate these.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».