Importation models for travel-related SARS-CoV-2 cases reported in Newfoundland and Labrador during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, the World Health Organization updated guidelines for travel measure implementation to recommend consideration of a region's specific epidemiological, health system and socioeconomic context. As such, travel measure implementation decisions require region-specific data, analysis and models to support risk assessment frameworks. From May 2020 to May 2021, the Canadian province of Newfoundland and Labrador (NL) implemented travel measures that required self-isolation and testing of individuals returning from out-of-province travel. We found that during the pandemic travel to NL decreased by 82%. Our best model was 135 times more likely to explain reported travel-related cases arriving in NL than a model where travel volume and infection data did not consider the Canadian jurisdiction of origin. To test an approach used in other studies, we formulated a model without considering the travel-related case data and found that this model performed very poorly. We conclude that importation models need to be supported with data describing the daily number of travel-related cases arriving in Canadian jurisdictions and daily travel volumes originating from each country and each Canadian province and territory. While there was some reporting of this information during the COVID-19 pandemic, these data were not consistently reported or easily accessible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».