Examinant les intervencions del SARS-CoV-2 en col·legis residencials mitjançant una xarxa empírica

Objectius

Les universitats han recorregut als models SARS-CoV-2 per examinar les estratègies de reobertura del campus. Tot i que aquests estudis han explorat diverses tècniques de modelització, cap ha utilitzat dades empíriques.

Mètodes

En aquest estudi, utilitzem una xarxa de proximitat empírica d'estudiants de primer any de la universitat obtinguda mitjançant Bluetooth per a telèfons intel·ligents per simular la propagació del virus. Investiguem el paper de la immunització, les proves, l'aïllament, l'ús de màscares i el distanciament social en presència de reptes d'implementació i compliment imperfecte.

Resultats

Mostrem que les proves freqüents podrien reduir dràsticament la propagació del virus si els nivells d'immunitat són baixos, però els seus efectes són limitats si la immunitat és més omnipresent. A més, els nivells moderats de l'ús de màscares i el distanciament social podrien provocar reduccions addicionals de la incidència acumulada, però el seu benefici disminueix ràpidament a mesura que augmenten la immunitat i la freqüència de les proves. Tanmateix, si la immunitat de la vacunació és imperfecta o disminueix amb el temps, els escenaris no estudiats aquí, les proves freqüents i altres intervencions poden tenir un paper més central.

Els nivells baixos d'immunitat poden augmentar el risc de patir diverses malalties, com ara refredats, grip, càncer, malalties cardiovasculars, malalties autoimmunes i molt més. Les persones amb un sistema immunitari debilitat també són més susceptibles als microbis com ara bacteris, virus i fongs. Si la resistència a les malalties del cos és significativament menor, l'individu també pot experimentar símptomes com ara fatiga persistent i a llarg termini, pèrdua de pes, debilitat muscular i susceptibilitat a la infecció. Per tant, normalment prestem atenció a la millora de la immunitat personal. Hem trobat que Cistanche deserticola pot millorar la immunitat. La cendra de carn conté diversos components biològicament actius, com ara polisacàrids, dos bolets, Huang Li, etc. Aquests components es poden utilitzar per a la carn Estimular diverses cèl·lules del sistema immunitari i augmentar la seva activitat immune.

Feu clic al suplement cistanche deserticola

Conclusions

Els nostres resultats suggereixen que, tot i que les proves regulars i l'aïllament són eines poderoses, tenen beneficis limitats si la immunitat és alta o s'adopten àmpliament altres intervencions. Si les universitats poden assolir nivells fins i tot moderats de vacunació, emmascarament i distanciament social, és possible que puguin relaxar la freqüència de les proves una vegada cada quatre setmanes.

1. Introducció

Quan el SARS-CoV-2 es va convertir en una pandèmia a principis del 2020, les universitats i col·legis d'arreu del món es van veure obligats a passar ràpidament a l'ensenyament virtual. Les escoles van lluitar per adaptar-se a una nova normalitat, enviant els estudiants a casa mentre els campus residencials, i fins i tot ciutats senceres, estaven tancades per aturar la propagació del SARS-CoV-2. Els estudis han demostrat que el ràpid canvi a la instrucció virtual va agreujar les desigualtats educatives i socials preexistents, provocant pèrdues d'aprenentatge i deixant els estudiants sense motivació (Shin i Hickey, 2021). A mesura que la pandèmia va continuar a l'estiu, les universitats es van enfrontar a una elecció difícil: reobrir els campus amb alguns retorns a la instrucció presencial tradicional per oferir una experiència educativa rica o continuar ensenyant completament en línia per protegir la salut dels estudiants.

A la tardor del 2020, els administradors universitaris de tot el món van utilitzar simulacions per entendre com els protocols de salut pública millorats podrien mitigar la propagació del SARS-CoV-2 als seus campus. Aquests estudis van examinar diverses tècniques preventives i van fer diferents supòsits sobre el compliment de les seves polítiques proposades (Brook et al., 2020; Chang et al., 2020; Christensen et al., 2020; Elbanna et al., 2020; Ghaffarzadegan et al., 2020; Ghaffarzadegan et al., 2020). 2020; Goyal et al., 2021; Gressman i Peck, 2020; Lopman et al., 2021; Paltiel et al., 2020). Tanmateix, tot i que es van utilitzar diverses tècniques de modelització, des de models de mescla homogènia compartimental fins a xarxes de contacte fins a models basats en agents, aquests estudis només van utilitzar dades simulades.

En la seva revisió dels estudis de modelització de COVID-19 en un entorn universitari, Christensen et al. va defensar que es fessin més investigacions utilitzant dades de barreja empíriques (Christensen et al., 2020). Aquí ens encarreguem d'aquest càrrec i examinem com l'ús d'una xarxa de contactes reals d'estudiants en un campus universitari, constatada mitjançant dades de Bluetooth del telèfon intel·ligent, canvia la nostra comprensió del paper de diverses intervencions en la mitigació del SARS-CoV-2. A mesura que les universitats busquen reobrir-se a la tardor del 2021, hauran de navegar per un entorn que canvia ràpidament i enfrontar-se tant amb variants més transmissibles com amb una cobertura de vacuna més baixa del que s'esperava. Les universitats hauran d'identificar un enfocament adequat per a la seva població estudiantil específica, un que probablement implicarà una interacció complexa d'intervencions, des de la immunització fins a les proves repetides i l'aïllament fins a intervencions no farmacèutiques, com ara l'ús de màscares i el distanciament social.

Aquest estudi pretén dotar les universitats de la informació i les eines necessàries per navegar en aquest complicat procés de presa de decisions. Tot i que aquí presentem una sèrie d'escenaris, el nostre estudi serveix com a marc perquè les universitats explorin l'efectivitat de diferents estratègies d'intervenció en el seu entorn únic. El nostre codi ben documentat, juntament amb les dades disponibles públicament utilitzades per a aquest estudi, permet a les universitats especificar els seus valors de paràmetres per examinar escenaris que no es van considerar en el nostre estudi. Tant els administradors com els funcionaris de salut pública poden utilitzar el nostre marc flexible per ajudar a elaborar polítiques basades en evidències dissenyades per mitigar la propagació de COVID-19 als campus universitaris.

2. Mètodes

2.1. Xarxa de proximitat

Utilitzem una xarxa d'interacció de proximitat del Copenhaguen Networks Study (CNS), que va matricular estudiants de la Universitat Tècnica de Dinamarca. En particular, ens centrem exclusivament en les dades de proximitat Bluetooth adquirides de 706 estudiants, que es van posar a disposició pública el desembre de 2019 (Sapiezynski et al., 2019). Els telèfons intel·ligents de préstec es van emetre per estudiar els participants que van acceptar utilitzar el dispositiu com a telèfon principal durant la durada de l'estudi. Els dispositius es van configurar per ser detectables per Bluetooth en tot moment i per buscar dispositius propers cada cinc minuts, registrant l'ID del dispositiu, una marca de temps i un indicador de la força del senyal rebut (RSSI), que es correlaciona aproximadament amb la distància física. Les dades de proximitat de Bluetooth estan disponibles durant 28 dies a partir del febrer de 2014. Per modelar un semestre universitari típic, passem quatre vegades a través de les dades del SNC, simulant així un total de 16 setmanes de dades d'interacció.

2.2. Model epidèmic

Per modelar la propagació del SARS-CoV-2, utilitzem un model individual estocàstic susceptible-exposat-infecció-recuperat (SEIR) de temps discret, amb estats separats per als casos simptomàtics i asimptomàtics. Cada dia, els individus avancen al següent compartiment o romanen al seu actual de manera probabilística. Cada interacció de persona a persona es tracta com un esdeveniment independent, de manera que la probabilitat d'estar exposat augmenta linealment amb el nombre d'interaccions amb un individu infecciós. Permetem la transmissió presimptomàtica, ja que hi ha un període de dos dies entre la infecció i l'aparició dels símptomes, així com la transmissió totalment asimptomàtica per als casos asimptomàtics. Els valors dels paràmetres es resumeixen a la taula 1. Investiguem escenaris de transmissió baixa, mitjana i alta, que corresponen aproximadament als valors R{{10}} d'1,5, 3.0 i 4,5, respectivament. Explorem una sèrie de valors, ja que les estimacions de R0 varien àmpliament entre estudis i entorns (Alimohamadi et al., 2020). El suplement i la figura 5 mostren detalls addicionals del nostre model de transmissió del SARS-CoV-2.

A més de la infecció a través de la xarxa de contactes, permetem que cada individu desenvolupi una infecció a causa de l'exposició externa (p. ex., a la comunitat més àmplia), independentment de les seves interaccions amb la xarxa de contacte. Explorem nivells alts i baixos de transmissió comunitària per examinar l'impacte de la prevalença de la comunitat i els diferents nivells d'integració entre el campus i la comunitat. Tenint en compte el potencial d'una propagació continuada de la comunitat en absència de taxes de vacunació molt elevades (COVID{0}} Scenario Modeling Hub, 2021) i l'augment de la transmissibilitat de noves variants (Davies et al., 2021), ens centrem en un entorn amb majors nivells de transmissió comunitària. A continuació es presenten els resultats obtinguts per a l'escenari de transmissió comunitària alta, i els del nostre escenari de transmissió comunitària baixa es presenten al suplement.

2.3. Immunitat inicial

Tot i que molts països han aprovat vacunes contra SARSCoV-2 i s'estan afanyant a posar-les a disposició dels seus residents, el Consell de Relacions Exteriors calcula que trigaran anys a que la majoria de la població mundial s'immunitzi contra el virus (Felter , 2021). Com a tal, explorem una àmplia gamma d'escenaris d'immunització, que van des de l'absència d'immunització fins al 80 per cent de la població estudiantil vacunada, ja sigui per infecció prèvia o per vacunació. Per simplificar, assumim una immunitat perfecta en el nostre model.

2.4. Prova i aïllament

Considerem les proves simptomàtiques i les proves programades a les nostres simulacions i assumim que totes dues es van fer mitjançant la reacció en cadena de la polimerasa (PCR). La prova simptomàtica es produeix quan un estudiant busca una prova després d'haver experimentat símptomes. Per tenir en compte les persones que poden experimentar símptomes semblants a la grip no relacionats amb la COVID, una part de les persones no infeccioses també es presenten per fer proves simptomàtiques cada dia. Sota les proves programades, tots els membres de la població es fan proves regularment per identificar casos addicionals que, d'altra manera, no es detectarien. Els individus es fan proves a intervals regulars, de manera que el temps entre proves és constant per a cada estudiant, tot i que una petita fracció de la població es preveu que no compleixi cada dia. Tots dos tipus de proves incorporen una sensibilitat depenent del temps; La sensibilitat de la prova SARS-CoV-2 està altament correlacionada amb la càrrega viral, que varia al llarg de la infecció.

Per tenir en compte això, utilitzem la sensibilitat de la prova empírica derivada de les dades d'hisop nasofarínge de Wikramaratna et al. (Wikmaratna et al., 2020). Com que el seu model només incloïa el temps després de l'aparició dels símptomes, imputem la sensibilitat de la prova pre-simptomàtica, reflectint la sensibilitat post-simptomàtica de manera que la sensibilitat dos dies abans de l'aparició dels símptomes sigui la mateixa que dos dies després de l'aparició dels símptomes. Això és coherent amb la literatura que mostra que la càrrega viral arriba a un màxim a l'inici dels símptomes, amb càrregues similars abans i després de l'aparició dels símptomes (Johansson et al., 2021). Es proporcionen detalls addicionals al suplement i a la figura 6. Després de donar positiu, les persones es col·loquen aïllades. Per a cada conjunt de valors de paràmetre, examinem les freqüències de proves programades de tres, set, 14 i 28 dies, així com cap prova programada.

2.5. Ús de mascareta i distanciament social

També considerem un entorn on el comportament dels estudiants condueix a taxes de transmissió específiques de cada individu. Especifiquem una proporció de la població que portaria màscares facials i assignem aleatòriament un subconjunt de la població perquè compleixi el distanciament social. Ambdues intervencions s'implementen com a reduccions de la velocitat de transmissió, i se suposa que aquestes reduccions són lineals. Com que l'homofília, la tendència de les persones a associar-se amb altres persones que perceben que són semblants a elles mateixes sol estar present a les xarxes socials (McPherson et al., 2001), vam plantejar la hipòtesi que els grups d'amics podrien compartir opinions similars sobre COVID-19 i els esforços de mitigació relacionats. Per tant, considerem les assignacions agrupades i no agrupades de l'ús de màscares a la xarxa, un escenari que no es pot estudiar amb models epidemiològics estàndard. Per crear grups d'usuaris de màscares, creem una xarxa de contactes ponderada per a tot el període d'estudi i seleccionem un conjunt de usuaris inicials de màscares de manera uniforme a l'atzar. A continuació, "estem" l'ús de màscara als seus contactes, on els veïns amb més interaccions tenen una probabilitat més alta d'adoptar una coberta facial. Aquest procés s'itera fins que s'assoleix la proporció desitjada de portadors de màscares. Es proporcionen més detalls a la informació complementària.

3. Resultats

Després d'eliminar els dispositius no participants i les exploracions buides de les dades de Bluetooth, es van mantenir 2.426.279 pings Bluetooth (44,3 per cent de tots els pings) i 692 usuaris (98,0 per cent de tots els usuaris), cosa que indica que 14 usuaris no van tenir esdeveniments de proximitat. implicant altres participants de l'estudi. Les xarxes de proximitat per a cadascun dels 28 dies considerats en aquest estudi es mostren a la figura 3 del suplement. Les xarxes tenen un gran component connectat els dies laborables quan els estudiants probablement estaven actius al campus i assistien a classes. Els caps de setmana, les xarxes estaven connectades de manera més fluixa, amb menys usuaris que interactuaven amb els altres participants de l'estudi, tal com es mostra a la primera i l'última columnes de la figura 3.

Les taxes d'incidència per al nostre escenari de transmissió moderada (R{{0}} ≈ 3.0) amb diversos nivells de població immune des del principi es mostren a la figura 1. Independentment del nivell d'immunització, augmenta la freqüència de les proves va reduir el nombre d'infeccions observades durant el semestre, tot i que l'efecte era relativament petit si el 60 - el 80% de la població era immune. Sense immunització, les proves cada tres dies van provocar que el 42,7% dels estudiants s'infectessin de mitjana al final del semestre, mentre que les proves cada set, 14 i 28 dies van provocar que el 47,5%, el 56,2% i el 61,6% dels estudiants s'infectessin. , respectivament (sense proves programades: 66,1 per cent). No obstant això, amb un 80% vacunat, les proves cada tres dies van donar lloc a un 12,3% dels estudiants infectats de mitjana al final del semestre, sense que cap prova programada va donar lloc a un 15,8% dels estudiants infectats de mitjana. Així, mentre que l'augment de les proves i l'aïllament posterior van afectar el nombre d'infeccions per a un nivell d'immunització determinat, en última instància, l'augment de la immunitat de la població va provocar una reducció proporcional o més gran de la incidència. La incidència dels nostres escenaris de transmissió baixa (R0 ≈ 1,5) i alta (R0 ≈ 4,5) es mostra al suplement (vegeu les figures 9 i 10).

Sense immunització, el temps mitjà necessari per infectar el 10 per cent de tots els estudiants va ser de 24 dies sense cap prova ni aïllament, mentre que les proves només una vegada cada quatre setmanes van augmentar aquest cop a 25 dies, i les proves dues vegades per setmana van donar com a resultat que el 10 per cent dels estudiants infectat el dia 30 de mitjana (figura 1). Tanmateix, quan el 20 per cent de la població era immune, les proves cada tres dies podrien allargar aquest període en 11 dies, i amb el 40 per cent de la població immune, les proves freqüents podrien estendre les infeccions encara més, donant així a les universitats dues setmanes addicionals. Aquestes troballes demostren que quan es combinen amb proves regulars, fins i tot els nivells modestos d'immunitat poden ajudar les universitats a aplanar la corba, estalviant, finalment, recursos i reduint el cost dels esforços de mitigació.

El nombre de proves positives i el nombre de persones aïllades es mostren a les figures 7 i 8, respectivament. Aquestes mètriques permeten a les universitats estimar els recursos necessaris per mitigar la propagació de la COVID-19 entre la seva població estudiantil en termes de recursos gastats en intervencions i costos d'oportunitat perduda. Per exemple, el nombre d'estudiants aïllats durant el semestre també correspon al nombre de dies escolars perduts, cosa que permet a les universitats quantificar tant els recursos necessaris per posar en quarantena els estudiants com les oportunitats educatives perdudes associades a la quarantena. Es proporcionen més detalls al suplement.\

Els resultats obtinguts per als nostres escenaris amb mascareta i distanciament social amb transmissió moderada (R0 ≈ 3.0) es presenten a la figura 2, que mostra el percentatge mitjà de la població estudiantil infectada al final del semestre. Les proves van ser més efectives per reduir la incidència acumulada sota nivells baixos d'immunitat i nivells baixos a moderats de màscara i distanciament social. Quan l'ús de màscares i el distanciament social eren omnipresents, les proves més freqüents només oferien petites disminucions en la incidència acumulada, ja que el virus ja estava ben controlat. De la mateixa manera, la immunitat inicial fins i tot en una petita fracció de la població va reduir l'impacte de les proves regulars. Sense immunitat, les proves cada tres dies van donar lloc a beneficis considerables quan l'ús de màscares i el distanciament social estaven per sota del 60 per cent. Tanmateix, amb un 20 per cent i un 40 per cent d'immunitat, les proves cada tres dies només van proporcionar beneficis considerables quan l'ús de màscara i el distanciament social estaven per sota del 40 per cent i del 30 per cent, respectivament. Sorprenentment, es va produir poca o cap disminució de l'eficàcia quan l'ús de màscara es va agrupar a la xarxa de contactes, potser a causa de la naturalesa altament connectada de la xarxa (vegeu la figura 11). Si les universitats poden assolir nivells fins i tot moderats d'immunitat, de màscara i/o de distanciament social, les nostres simulacions demostren que poden ser capaços de fer proves amb menys freqüència amb poc o cap canvi en la incidència acumulada.

Per comparar l'efectivitat de les proves i l'aïllament, l'ús de màscares, el distanciament social i la immunitat, vam realitzar una anàlisi de regressió basada en la incidència acumulada de totes les nostres simulacions de transmissió moderada (R0 ≈ 3.{{3}). }). La incidència acumulada va disminuir en 3,95 o 0,57 per 100 alumne per cada augment d'una setmana de la freqüència de les proves. Cada augment del 10 per cent en la proporció de població que s'ajusta al distanciament social va reduir la incidència acumulada en 4,47 o 0,65 per cada 100 estudiants. De la mateixa manera, cada augment del 10 per cent en la proporció de màscares va reduir la incidència acumulada en 5,76 o 0,83 per cada 100 estudiants. Finalment, cada augment del 10 per cent en la proporció amb immunitat va reduir la incidència acumulada en 17,08 o 2,47 per cada 100 estudiants. Així, tot i que les proves poden ser senzilles per a les universitats d'aplicar, ofereixen reduccions molt més petites en casos que l'ús de màscares i el distanciament social. Com era d'esperar, l'augment de la immunitat de la població va donar lloc a la major reducció de la incidència acumulada.

4. Discussió

Tot i que l'any passat ens ha donat la promesa de vacunes efectives i una millor visió de la dinàmica del SARS-CoV-2, les escoles encara s'enfronten a un futur incert. Amb el llançament accidentat de vacunes en algunes zones del món i les tensions financeres a causa de la disminució de la matrícula, molts col·legis es pregunten com podran tornar a una mena de normalitat i quins passos poden prendre per accelerar el procés (St. Amour, 2020). Els Objectius de Desenvolupament Sostenible de les Nacions Unides de 2015 tenen com a objectiu garantir una vida sana i una educació inclusiva i equitativa de qualitat (Nations Unides, 2015). Per continuar avançant cap a aquests objectius, és important determinar com les escoles poden reobrir de manera segura, la qual cosa els permet oferir una educació de qualitat alhora que promou el benestar.

En aquest estudi, ens hem esforçat per ajudar les universitats a afrontar els reptes de la reobertura examinant l'eficàcia de les proves programades regularment (és a dir, la detecció) en una població universitària residencial juntament amb diversos nivells d'immunització. Vam trobar que, tot i que les proves haurien de ser una part integral de l'estratègia de mitigació de cada universitat, els nivells moderats d'immunitat, l'ús de màscares i el distanciament social poden permetre a les universitats la llibertat de fer proves amb menys freqüència. Com a tal, si les universitats poden assolir taxes de vacunació elevades, poden relaxar les proves només una o dues vegades al mes, estalviant recursos valuosos. Tot i que ens centrem en un entorn universitari, els nostres mètodes i resultats es podrien aplicar a altres entorns residencials

A diferència d'estudis anteriors, vam utilitzar una xarxa de contactes del món real com a base per a les nostres simulacions, cosa que ens va permetre capturar el comportament social heterogeni subjacent dels estudiants universitaris, que sens dubte altera la forma en què es propaga el virus. A més, molts estudis anteriors en aquesta àrea van explicar només un petit nombre d'obstacles d'implementació i problemes de compliment. Vam permetre infeccions externes, una taxa de fons de malalties similars a la grip, sensibilitat de la prova depenent del temps i retards en els resultats de la prova, així com l'incompliment dels estudiants durant tot el procés de prova i aïllament.

Les dades de proximitat que vam utilitzar es van recollir molt abans de la pandèmia, quan els estudiants no limitaven les seves interaccions amb els altres. Per tant, les nostres dades representen el pitjor escenari on els estudiants no redueixen el contacte amb els altres. Tanmateix, quan els estudiants redueixen el contacte amb els altres, practiquen efectivament una forma de distanciament social. Així, aquests patrons de contacte pre-pandèmics eren necessaris per estudiar els efectes de les intervencions de distanciament social, un objectiu d'aquest estudi.

Tot i que les vacunes no proporcionen una immunitat perfecta, les vacunes d'ARNm que s'utilitzen actualment són molt efectives per reduir les infeccions i aparentment efectives per reduir la transmissió entre els que s'infecten (Haas et al., 2021). Tot i que vam assumir una immunitat perfecta a les nostres simulacions, els nivells d'immunitat de la nostra població es podrien assignar a nivells d'immunitat efectius per tenir en compte la immunitat imperfecta i les infeccions avançades resultants.

Tot i que el nostre model incorporava molts dels reptes que esperem que s'enfrontin les universitats al campus, no vam modelar explícitament el seguiment de contactes. Tot i que el rastreig de contactes pot ser una eina eficaç quan s'implementa adequadament (Cencetti et al., 2021; Ferretti et al., 2020), sovint és una empresa que requereix molts recursos, que requereix accés a informació sobre contactes socials, accés als estudiants universitaris. dubtar a concedir. Tampoc vam estimar el nombre de resultats adversos que s'esperava, tot i que les morts i les hospitalitzacions es podrien aproximar a partir dels nostres resultats si es fan hipòtesis addicionals. Finalment, no hem incorporat cap variació estacional en la transmissió del SARS-CoV-2, tot i que les noves investigacions suggereixen que en climes temperats la transmissió és significativament més alta a l'hivern quan les escoles estan en sessió que a l'estiu (Gavenciak ˇ et al., 2021). Per tant, les universitats haurien de tenir en compte les seves condicions climàtiques específiques a l'hora de considerar la càrrega de malaltia que poden enfrontar.

Tot i que aquest treball ofereix noves idees sobre com la immunització, les proves repetides, l'aïllament i altres estratègies poden reduir la propagació del SARS-CoV-2 als campus universitaris, és important tenir en compte que no hi ha una mida única. tot enfocament (Bradley et al., 2020).

Les escoles amb més èxit adaptaran el seu enfocament a la seva situació específica i s'adaptaran a mesura que canviïn les circumstàncies. De fet, l'estratègia més avantatjosa pot ser un enfocament àgil, un en què la freqüència de prova s'ajusta en funció de la dinàmica de transmissió actual, un enfocament que encara s'ha d'estudiar amb rigor.

Finançament

Aquest estudi va comptar amb el suport d'una beca del Departament de Bioestadística de la Universitat de Harvard i una beca del govern dels EUA (a HH). El finançament addicional va ser proporcionat pels Centres per al Control i la Prevenció de Malalties (subvenció MIND: U01 CK000585 a RK) i els Instituts Nacionals de Salut (premi NIAID R01 AI138901 a JPO). Les fonts de finançament no tenien cap paper en el disseny de l'estudi, l'anàlisi de dades, la interpretació de dades o la redacció de l'informe.

Aprovació ètica

L'autorització ètica mèdica per separat no és obligatòria.

Compartició de dades

Les dades de la xarxa de proximitat de l'estudi de la xarxa de Copenhaguen són de domini públic (https://doi.org/10.6084/m9.figshare. 7267433). Tots els models i codi d'aquest projecte escrits a la versió 3.7 del llenguatge de programació Python estan disponibles a través de GitHub (https://github.com/onnela-lab/covid-campus).

Col·laboradors

HH i JPO tenien accés complet a totes les dades de l'estudi. JPO va conceptualitzar i supervisar l'estudi. HH, RK i JPO van contribuir a la metodologia, la investigació i la visualització. HH va redactar el manuscrit amb una revisió crítica per part de RK i JPO. Tots els autors han llegit i aprovat la versió final.

Declaració d'Interès Concurrent

Els autors declaren que no tenen interessos financers o relacions personals conegudes que poguessin haver influït en el treball descrit en aquest article.

Agraïments

Agraïm a Marc Lipsitch la seva opinió sobre aquest projecte. També agraïm a Giang T. Nguyen i Max Wang la seva lectura crítica del manuscrit.

Material complementari

El material complementari associat a aquest article es pot trobar, a la versió en línia, a doi:10.1016/j.ijid.2021.10.008

For more information:1950477648nn@gmail.com