Published May 3, 2023 | Version v1
Publication Open

Household Transmission of SARS-CoV-2 along the Evolution of Pandemic

Creators

  • 1. Renmin University of China
  • 2. Peking University
  • 3. Center for Disease Control
  • 4. Australian Regenerative Medicine Institute
  • 5. Monash University
  • 6. Chinese Center For Disease Control and Prevention

Description

Abstract Over the past three years, we have gained some understanding of the transmission mechanisms of COVID-19. One of the key findings that experts have agreed on is that household transmission is an important pathway for the pandemic. However, most studies on the transmission patterns of COVID-19 focus on the community transmission only, while the equally important study on household transmission has lagged behind. We developed a stochastic dynamic model motivated by the cluster growth algorithm in Erdös–Rényi Random Graph to differentiate the COVID-19 transmission within households from that in the community by noting only a small fraction of the total susceptible population, replenished dynamically by the community transmission events, are indeed vulnerable to household transmission. Thus the model allowed us to the role and characteristics of household transmission within the full framework of virus transmission, beyond the intrinsic characteristics of household transmission. It was then applied to a comprehensive individual-level pandemic dataset collected in Yichang, China. Our findings showed that household transmission accounted for 25.1% and 38.5% of total infections before and during the lockdown, respectively, and that 80.9% of infections were unavoidable. Our model suggests that household-level contact tracing could have reduced the number of infections by over 50% and advanced the clearance date of active infection by 72 days. This model can be used to fit COVID-19 data outside Yichang or other infectious diseases, though modifications might be needed.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

ملخص على مدى السنوات الثلاث الماضية، اكتسبنا بعض الفهم لآليات انتقال كوفيد-19. إحدى النتائج الرئيسية التي اتفق عليها الخبراء هي أن انتقال العدوى بين الأسر هو مسار مهم للوباء. ومع ذلك، تركز معظم الدراسات حول أنماط انتقال COVID -19 على انتقال العدوى في المجتمع فقط، في حين أن الدراسة التي لا تقل أهمية حول انتقال العدوى في الأسرة قد تأخرت. لقد طورنا نموذجًا ديناميكيًا عشوائيًا مدفوعًا بخوارزمية نمو الكتلة في الرسم البياني العشوائي إردوس- ريني للتمييز بين انتقال COVID -19 داخل الأسر وبين انتقاله في المجتمع من خلال ملاحظة أن جزءًا صغيرًا فقط من إجمالي السكان المعرضين للإصابة، الذين يتم تجديدهم ديناميكيًا بواسطة أحداث انتقال العدوى في المجتمع، معرضون بالفعل لانتقال العدوى داخل الأسرة. وبالتالي سمح لنا النموذج بدور وخصائص انتقال العدوى في الأسرة ضمن الإطار الكامل لانتقال الفيروس، بما يتجاوز الخصائص الجوهرية لانتقال العدوى في الأسرة. ثم تم تطبيقه على مجموعة بيانات جائحة شاملة على المستوى الفردي تم جمعها في ييتشانغ، الصين. أظهرت النتائج التي توصلنا إليها أن انتقال العدوى بين الأسر يمثل 25.1 ٪ و 38.5 ٪ من إجمالي الإصابات قبل الإغلاق وأثناءه، على التوالي، وأن 80.9 ٪ من الإصابات كانت لا مفر منها. يشير نموذجنا إلى أن تتبع المخالطين على مستوى الأسرة كان يمكن أن يقلل من عدد الإصابات بأكثر من 50 ٪ ويزيد من تاريخ إزالة العدوى النشطة بمقدار 72 يومًا. يمكن استخدام هذا النموذج لتناسب بيانات COVID -19 خارج ييتشانغ أو الأمراض المعدية الأخرى، على الرغم من أنه قد تكون هناك حاجة إلى تعديلات.

Translated Description (French)

Résumé Au cours des trois dernières années, nous avons acquis une certaine compréhension des mécanismes de transmission de la COVID-19. L'une des principales conclusions sur lesquelles les experts se sont mis d'accord est que la transmission à domicile est une voie importante pour la pandémie. Cependant, la plupart des études sur les modes de transmission de la COVID-19 se concentrent uniquement sur la transmission communautaire, tandis que l'étude tout aussi importante sur la transmission à domicile a pris du retard. Nous avons développé un modèle dynamique stochastique motivé par l'algorithme de croissance de cluster dans Erdös–Rényi Random Graph pour différencier la transmission de la COVID-19 au sein des ménages de celle dans la communauté en notant que seule une petite fraction de la population totale sensible, reconstituée dynamiquement par les événements de transmission communautaires, est en effet vulnérable à la transmission domestique. Ainsi, le modèle nous a permis de comprendre le rôle et les caractéristiques de la transmission à domicile dans le cadre complet de la transmission du virus, au-delà des caractéristiques intrinsèques de la transmission à domicile. Il a ensuite été appliqué à un ensemble complet de données sur la pandémie au niveau individuel collectées à Yichang, en Chine. Nos résultats ont montré que la transmission à domicile représentait 25,1 % et 38,5 % des infections totales avant et pendant le confinement, respectivement, et que 80,9 % des infections étaient inévitables. Notre modèle suggère que la recherche des contacts au niveau du ménage aurait pu réduire le nombre d'infections de plus de 50 % et avancer la date d'élimination de l'infection active de 72 jours. Ce modèle peut être utilisé pour adapter les données COVID-19 en dehors de Yichang ou d'autres maladies infectieuses, bien que des modifications puissent être nécessaires.

Translated Description (Spanish)

Resumen En los últimos tres años, hemos adquirido cierta comprensión de los mecanismos de transmisión de COVID-19. Uno de los hallazgos clave que los expertos han acordado es que la transmisión en el hogar es una vía importante para la pandemia. Sin embargo, la mayoría de los estudios sobre los patrones de transmisión de COVID-19 se centran solo en la transmisión comunitaria, mientras que el estudio igualmente importante sobre la transmisión en el hogar se ha quedado atrás. Desarrollamos un modelo dinámico estocástico motivado por el algoritmo de crecimiento de conglomerados en el gráfico aleatorio de Erdös–Rényi para diferenciar la transmisión de COVID-19 dentro de los hogares de la de la comunidad al observar que solo una pequeña fracción de la población susceptible total, reabastecida dinámicamente por los eventos de transmisión comunitaria, es de hecho vulnerable a la transmisión doméstica. Por lo tanto, el modelo nos permitió conocer el papel y las características de la transmisión doméstica en el marco completo de la transmisión del virus, más allá de las características intrínsecas de la transmisión doméstica. Luego se aplicó a un conjunto completo de datos de pandemias a nivel individual recopilados en Yichang, China. Nuestros hallazgos mostraron que la transmisión doméstica representó el 25,1% y el 38,5% del total de infecciones antes y durante el confinamiento, respectivamente, y que el 80,9% de las infecciones fueron inevitables. Nuestro modelo sugiere que el rastreo de contactos a nivel del hogar podría haber reducido el número de infecciones en más del 50% y haber avanzado la fecha de eliminación de la infección activa en 72 días. Este modelo se puede utilizar para ajustar los datos de COVID-19 fuera de Yichang u otras enfermedades infecciosas, aunque es posible que se necesiten modificaciones.

Files

latest.pdf.pdf

Files (728.0 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:f0080da29eead591dc06e088673b7e64
728.0 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
انتقال فيروس كورونا 2 المرتبط بمتلازمة الجهاز التنفسي الحادة الوخيمة في الأسرة على طول تطور الجائحة
Translated title (French)
Transmission du SRAS-CoV-2 par les ménages tout au long de l'évolution de la pandémie
Translated title (Spanish)
Transmisión doméstica del SARS-CoV-2 a lo largo de la evolución de la pandemia

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4367841591
DOI
10.21203/rs.3.rs-2768212/v1

Is supplement to
https://openalex.org/W4224279380 (Other)
https://openalex.org/W4206669628 (Other)
https://openalex.org/W4206651655 (Other)
https://openalex.org/W4206548596 (Other)
https://openalex.org/W4205810683 (Other)
https://openalex.org/W4205317059 (Other)
https://openalex.org/W3198183218 (Other)
https://openalex.org/W3176864053 (Other)
https://openalex.org/W3119540162 (Other)
https://openalex.org/W3081785542 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W2071544114
  • https://openalex.org/W3003668884
  • https://openalex.org/W3009301503
  • https://openalex.org/W3012284084
  • https://openalex.org/W3013893137
  • https://openalex.org/W3015571324
  • https://openalex.org/W3036626989
  • https://openalex.org/W3043662404
  • https://openalex.org/W3111520951
  • https://openalex.org/W3111985903
  • https://openalex.org/W3124695025
  • https://openalex.org/W3129665161
  • https://openalex.org/W3129710178
  • https://openalex.org/W3131800306
  • https://openalex.org/W3169082905
  • https://openalex.org/W3177302165