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Accès ouvert déclaré 2021 preprint

Swiss public health measures associated with reduced SARS-CoV-2 transmission using genome data

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16Institutions déclarées
5Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ch, sk, us, mn, cz. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Genome sequences from evolving infectious pathogens allow quantification of case introductions and local transmission dynamics. We sequenced 11,357 SARS-CoV-2 genomes from Switzerland in 2020 - the 6th largest effort globally. Using a representative subset of these data, we estimated viral introductions to Switzerland and their persistence over the course of 2020. We contrast these estimates with simple null models representing the absence of certain public health measures. We show that Switzerland’s border closures de-coupled case introductions from incidence in neighboring countries. Under a simple model, we estimate an 86 - 98% reduction in introductions during Switzerland’s strictest border closures. Furthermore, the Swiss 2020 partial lockdown roughly halved the time for sampled introductions to die out. Finally, we quantified local transmission dynamics once introductions into Switzerland occurred, using a novel phylodynamic model. We find that transmission slowed 35 – 63% upon outbreak detection in summer 2020, but not in fall. This finding may indicate successful contact tracing over summer before overburdening in fall. The study highlights the added value of genome sequencing data for understanding transmission dynamics. One Sentence Summary Phylogenetic and phylodynamic methods quantify the drop in case introductions and local transmission with implementation of public health measures.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Swiss public health measures associated with reduced SARS-CoV-2 transmission using genome data
Date Crossref
11/11/2021
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

SARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchCOVID-19 epidemiological studiesPlant Virus Research Studies

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