Additional file 1 of Age-specific transmission dynamics under suppression control measures during SARS-CoV-2 Omicron BA.2 epidemic
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Meanings and initial values of parameters in the age-structured SEIR model. Table S2. Outcomes, parameters and their values used in sensitivity analysis. Figure S1. Patterns of parameters (p_E, p_NAAT, and p_t) variation with date. A: Proportion of untraced exposed persons (p_E). B: Proportion of cases found by NAAT/RAT (p_NAAT). C: Proportion of concentrated isolation among positive NAAT cases (p_t). Figure S2. Values and regularity of p_E (A) and p_NAAT (B) used in sensitivity analysis. Figure S3. Cumulative number of cases in different districts of Shanghai. Figure S4. The potential areas of virus had been spread on different date of the epidemics in Shanghai (A) and Wuhan (B) with different mean transmission distance (namely the radius of each circle: 13.4 km in Shanghai and 4.4 km in Wuhan). The cumulative number of cases was same for each column. Figure S5. Estimated contract matrices at different settings over seven periods in Shanghai. Figure S6. Demographic comparison of population (A), cases (B) and standard incidence (C) for Shanghai and Wuhan. Figure S7. Effective reproductive number (Rt) in the epidemic of Shanghai. Rt was estimated from4-day and 7-day moving average respectively. Figure S8. Epidemic curve of cumulative predicted cases and reported cases estimate by the model with different values of parameters. Figure S9. The proportion of unascertained cases under different proportion of asymptomatic cases (A), proportion of untraced cases (B) and proportion of cases detected by NAAT/RAT (C). Figure S10. Comparation of estimated secondary attack rates (SAR) and estimated reported SAR (SARobs). Blue and red dashed line is overall SAR (24.1%) and overall SARobs (17.4%).
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,784 | 0,091 |
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 ».