Artigo em revista científica Q1
Disentangling the effect of measures, variants, and vaccines on SARS-CoV-2 infections in England: A dynamic intensity model
Otilia Boldea (Boldea, O.); Adriana Cornea-Madeira (Cornea-Madeira, A.); João Madeira (Madeira, J.);
Título Revista
Econometrics Journal
Ano (publicação definitiva)
2023
Língua
Inglês
País
Reino Unido
Mais Informação
Web of Science®

N.º de citações: 2

(Última verificação: 2024-02-26 08:26)

Ver o registo na Web of Science®


: 1.1
Scopus

N.º de citações: 2

(Última verificação: 2024-02-21 22:46)

Ver o registo na Scopus


: 1.1
Google Scholar

N.º de citações: 4

(Última verificação: 2024-02-25 05:55)

Ver o registo no Google Scholar

Abstract/Resumo
In this paper, we estimate the path of daily SARS-CoV-2 infections in England from the beginning of the pandemic until the end of 2021. We employ a dynamic intensity model, where the mean intensity conditional on the past depends both on past intensity of infections and past realized infections. The model parameters are time-varying, and we employ a multiplicative specification along with logistic transition functions to disentangle the time-varying effects of nonpharmaceutical policy interventions, of different variants, and of protection (waning) of vaccines/boosters. Our model results indicate that earlier interventions and vaccinations are key to containing an infection wave. We consider several scenarios that account for more infectious variants and different protection levels of vaccines/boosters. These scenarios suggest that, as vaccine protection wanes, containing a new wave in infections and an associated increase in hospitalizations in the near future may require further booster campaigns and/or nonpharmaceutical interventions.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
COVID-19,Bayesian Hamiltonian Monte Carlo,NPI,Vaccines,Booster,Variants of concern,Omicron
  • Matemáticas - Ciências Naturais
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
  • Sociologia - Ciências Sociais

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.