La veille bibliographique de MODCOV19 avait pour objectif de mettre à la disposition de la communauté scientifique des résumés factuels d’une sélection de prépublications et d’articles scientifiques portant sur la modélisation de l’épidémie de Covid-19, afin de donner un panorama des travaux sur le sujet et d’aider les chercheuses et chercheurs souhaitant travailler sur cette thématique.
Le travail de lecture des articles et de rédaction des fiches a été réalisé par des volontaires et supervisé par la plateforme MODCOV19. Ces volontaires ainsi que les membres du groupe de veille bibliographique sont listés sur cette page.
Les articles sélectionnés par le groupe de veille bibliographique et les articles fichés sont disponibles sur cette base de données Zotero. Le répertoire FichesBiblio contient à la fois les articles fichés par MODCOV19 et les fiches REACTing portant sur la modélisation. Les fiches MODCOV19 sont également affichées ci-dessous par ordre antéchronologique de rédaction. Le champ de recherche vous permet de retrouver une fiche en particulier.
Gomes, M. G. M., Aguas, R., Corder, R. M., King, J. G., Langwig, K. E., Souto-Maior, C., ... & Penha-Goncalves, C. (2020). Individual variation in susceptibility or exposure to SARS-CoV-2 lowers the herd immunity threshold. medRxiv.
Kucharski, A. J., Russell, T. W., Diamond, C., Liu, Y., Edmunds, J., Funk, S., ... & Davies, N. (2020). Early dynamics of transmission and control of COVID-19: a mathematical modelling study. The Lancet Infectious Diseases.
Prem, K., Liu, Y., Russell, T. W., Kucharski, A. J., Eggo, R. M., Davies, N., ... & Abbott, S. (2020). The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study. The Lancet Public Health.
Yan, L., Zhang, H. T., Goncalves, J., Xiao, Y., Wang, M., Guo, Y., ... & Huang, X. (2020). An interpretable mortality prediction model for Covid-19 patients. Nature Machine Intelligence, 1-6.
Bosetti, P., Kiem, C. T., Yazdanpanah, Y., Fontanet, A., Lina, B., Colizza, V., & Cauchemez, S. (2020). Impact of mass testing during an epidemic rebound of SARS-CoV-2: A modelling study. medRxiv.
Chen, J., Vullikanti, A., Santos, J., Venkatramanan, S., Hoops, S., Mortveit, H., ... & Barrett, C. (2020). Epidemiological and Economic Impact of COVID-19 in the US. medRxiv.
Cleary, B., Hay, J. A., Blumenstiel, B., Harden, M., Cipicchio, M., Bezney, J., ... & Gabriel, S. (2020). Using viral load and epidemic dynamics to optimize pooled testing in resource constrained settings. medRxiv.
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