數據收集
研究方案由圭爾夫大學研究倫理委員會(協議# 20-04-011)和多倫多大學研究倫理委員會(協議#38251)批準。研究公司Dynata (https://www.dynata.com)，於5月7日至19日(調查1)、7月17日至27日(調查2)、9月21日至10月10日(調查3)和12月8日至31日(調查4)對18歲以上的加拿大人進行了四次橫斷麵電子調查。在隨後的每次調查中，我們都沒有重新聯係之前的受訪者。采用配額抽樣設計以確保樣本能代表加拿大人口。每次調查的配額根據2016年加拿大人口普查數據按年齡、性別、官方語言和地理區域(即大西洋、魁北克、安大略和西部)設定[15]。參與者是從一組調查受訪者中招募的，並為完成調查支付象征性的金額。在研究期間登錄他們的Dynata賬戶的小組成員，如果他們符合目標配額，將被引導到調查中。每個階層的調查都是先到先得的。如果調查在不到預計完成時間的三分之一的時間內完成，如果被調查者報告的年齡小於18歲，或者如果調查因超過年齡、性別或地區配額而停止，調查回複將被排除在分析之外。包含重複性別、年齡、郵政編碼、日期和聯係人姓名條目的回複被視為重複回複，並從數據集中刪除。
該測量儀器改編自POLYMOD UK [6]及CoMix UK調查[11]。受訪者提供了有關他們的年齡、性別、居住省份和家庭組成的信息，然後被要求記錄調查前一天早上5點到調查完成當天早上5點之間的所有直接接觸，包括他們的家庭成員。直接接觸者被定義為任何與本人見過麵並有過簡短交談的人，或任何與被調查者有過身體接觸的人[6，11]。對於確定的每個接觸，受訪者記錄了接觸的年齡和接觸發生的環境。測量儀器可在附加文件中找到1。由於接觸日記排除了18歲以下的人，而且全國各地的學校都將於2020年9月開學，因此在調查3和4中增加了額外的問題。有18歲以下兒童的受訪者被問及在調查完成前的7天內，家中是否有兒童上學、乘坐校車、參加課前/課後看護或參加課外活動。然後，受訪者被要求估計他們的每個孩子在每種情況下的接觸次數。
考慮到學校已經重新開學，許多人在調查3部署時(2020年9月)不再遠程工作，受訪者還被要求確定他們的職業是否需要在一個典型的工作日內與超過20人直接接觸。這些“高接觸”職業的受訪者被要求估計在一個典型的工作日裏，他們在工作中會接觸到的每個年齡段的人數。調查3和調查4中報告的接觸人數被截斷為每個被調查者75人。
數據分析
受訪者和接觸者的年齡分為18-29歲、30-39歲、40-49歲、50-59歲、60-69歲和70歲以上。為了確保樣本能夠普遍代表加拿大人口，調查對象的年齡、性別、居住地區和家庭規模與2016年加拿大人口普查進行了比較[16，17]。然後使用2016年加拿大人口普查的數據，根據加拿大地區(大西洋、魁北克、安大略省、西部)的年齡和家庭規模計算分層後的權重[16，17]。
根據年齡、性別、家庭規模、居住地區以及接觸日記是在工作日還是周末完成，對每位受訪者的平均接觸次數進行了計算和分層。每個調查時段的平均接觸次數與POLYMOD UK的研究[6]，它代表大流行前的接觸者，通過計算從POLYMOD報告的平均接觸者人數減少的百分比。
接觸矩陣是根據每24小時內特定年齡的平均接觸人數構建的，並根據加拿大人口的年齡分布和使用R中的SocialMixr軟件包的接觸互惠進行了調整。18]。2016年加拿大人口普查數據用於校正人群中接觸的概率[17]。缺失的接觸年齡是從同一年齡組的其他參與者的接觸人中取樣的。
提供一個完整的接觸矩陣來估計Rt， 0-4歲和5-17歲年齡組的接觸是使用縮放版本的POLYMOD UK [6]的數據，並將相應年齡組的接觸人數乘以POLYMOD UK [6]通過在兩項研究中調查的所有年齡組的POLYMOD UK的主導特征值與觀察到的矩陣的比率進行研究，並按接觸地點分層[11，19]。由於在調查一及調查二的數據收集期間，學校已關閉，學校聯絡資料已從POLYMOD UK中刪除[6數據僅用於分析這兩項調查。
計算了那些報告家中至少有一個孩子參加學校或課外活動的人的比例。在報告參與這些活動的受訪者中，計算每個孩子在不同環境下每天(學校、托兒所、公共汽車)或每周(課外活動)的平均接觸次數。這些估計數沒有列入接觸矩陣。
下一代矩陣法用於估計繁殖數(R)的變化t) ［7]。繁殖數通過乘以R來估計0由POLYMOD UK的主要特征值之比[6]和在社會接觸理論的假設下觀察到的接觸矩陣，即傳播率與社會接觸率成正比[5，20.]。一項薈萃分析報告，在幹預之前，R0服從正態分布，均值為2.6，標準差為0.54 [11]。
為了解釋采樣變異性和評估不確定性，從POLYMOD UK的每個模型中生成了10,000個自舉樣本[6]和調查1-4個接觸矩陣。計算了POLYMOD UK的每個自舉樣本的主導特征值之間的比率[6]，每個觀察到的矩陣提供了R相對變化的分布t由觀察到的矩陣和POLYMOD UK矩陣[6]。該分布與自舉樣本的分布進行縮放以估計Rt在四個調查時間點中的每一個都采取了物理距離措施。
隨著傳染性增強的SARS-CoV-2變體的出現，可能需要采取更嚴格的公共衛生措施[21]。為了評估傳染性更強的SARS-CoV-2變體的理論影響，每個按比例估計的Rt乘以1.56，得到Rt估計與傳播率增加56%一致[21]。
估計R的靈敏度t使用先前發表的方法評估與兒童有關的接觸的變化[11，19]。由於接觸日記數據僅從成人中收集，因此在COVID-19公共衛生措施下，兒童與兒童和兒童與成人的平均接觸人數存在不確定性。為了估計不同程度的兒童相關接觸對R的估計的影響t，估計R的過程t在每個調查(1-4)中重複進行，減少了POLYMOD UK研究中20%、35%、50%、65%和80%的接觸[6]，適合5至17歲年齡組。
使用RStudio Version 1.2.5033對所有數據進行分析[22]。該代碼基於SocialMixr包[18]以及Jarvis等人的研究[11]。加拿大公共衛生署(PHAC)、國家傳染病合作中心(NCCID)和圭爾夫大學為支持數據收集提供了資金。資助者在研究設計、數據收集和分析、決定發表或準備手稿方麵沒有任何作用。
