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Record W3108390791 · doi:10.1503/cmaj.200990-f

Effets projetés des mesures de santé publique non pharmacologiques visant à prévenir la recrudescence de la transmission du SRAS-CoV-2 au Canada

2020· article· fr· W3108390791 on OpenAlexaffvenueabout
Victoria Ng, Aamir Fazil, Lisa Waddell, Christina Bancej, Patricia Turgeon, Ainsley Otten, Nicole Atchessi, Nicholas H. Ogden

Bibliographic record

VenueCanadian Medical Association Journal · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldMathematics
TopicCOVID-19 epidemiological studies
Canadian institutionsInstitut National de Santé Publique du QuébecPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)HumanitiesPhysicsMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ CONTEXTE: Il faudra prendre des mesures continues contre la transmission communautaire du coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) pour prévenir d’autres vagues d’infection. Nous avons exploré les effets des interventions non pharmacologiques sur la transmission projetée du SRAS-CoV-2 au Canada. MÉTHODES: Nous avons créé un modèle de la population canadienne à base d’agents intégrant l’âge qui simule les effets des mesures de santé publique, selon leur intensité actuelle et projetée, sur la transmission du SRAS-CoV-2. Les mesures étudiées sont le dépistage et l’isolement des cas, la recherche de contacts et la mise en quarantaine, l’éloignement sanitaire et la fermeture des espaces partagés. Nous avons évalué l’effet des mesures prises individuellement et celui des mesures combinées. RÉSULTATS: En l’absence de mesures, 64,6 % (intervalle de crédibilité [ICr] à 95 % : 63,9 %–65,0 %) des Canadiens contracteraient le SRAS-CoV-2 (taux d’attaque global), et 3,6 % (ICr à 95 % 2,4 %–3,8 %) des personnes infectées en mourraient. En poursuivant le dépistage et la recherche de contacts à la même intensité que pendant la période de référence, sans maintenir l’éloignement sanitaire ou refermer certains endroits, le pays connaîtrait un taux d’attaque global de 56,1 % (ICr à 95 % 0,05 %–57,1 %); si ces mesures étaient accrues, le taux d’attaque chuterait à 0,4 % (ICr à 95 % 0,03 %–23,5 %). En combinant ce dernier scénario et le maintien de l’éloignement sanitaire, le taux tomberait à 0,2 % (ICr à 95 % 0,03 %–1,7 %). Ce scénario est le seul qui garderait la demande en soins hospitaliers et intensifs sous la capacité, qui préviendrait presque tous les décès et qui mettrait fin à l’épidémie. La prolongation de la fermeture des écoles aurait un effet minime, mais réduirait la transmission en milieu scolaire. Par contre, la prolongation de la fermeture des lieux de travail et des lieux publics réduirait de manière marquée le taux d’attaque et mettait habituellement ou toujours fin à l’épidémie, selon les différents scénarios simulés. INTERPRÉTATION: Le contrôle de la transmission du SRAS-CoV-2 passera par l’amélioration et le maintien des mesures, tant communautaires qu’individuelles. Autrement, il y aura une recrudescence de l’épidémie, et un risque de surcharger le système de santé.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.196
Threshold uncertainty score0.395

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.380
Teacher spread0.334 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2020
Admission routes3
Has abstractyes

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