Lack of coordination and medical disinformation in Canadian self-assessment tools for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As SARS-CoV-2 threatens to overwhelm health systems in Canada, it is imperative that provinces are able to plan and manage an effective and reduced risk response. For this response to be most effective, it must reflect an evidence-based, pan-Canadian response. We designed four different prototypical patients with a combination of common COVID-19 symptoms and opportunities for exposure who were made to self-assess using the 10 provincial COVID-19 self-assessment tools on 1 April. These tools were developed to allow individuals to self-triage, allowing health systems direct capacity to testing and care. We assessed the consistency of the self-assessment tools and of the guidance provided to the patients. While the tools generally screen in three areas, the scope of included COVID-19 associated symptoms as well as the opportunities for exposure, and therefore transmission, vary between provinces such that no two provinces screened in the same way. This was, in turn, reflected in the inconsistency in guidance found. A patient with cough who had travelled abroad or had close contact with a confirmed case within 14 days received the most consistent guidance, with remaining patients receiving guidance ranging from mandatory quarantine or self-isolation to being told they did not have COVID-19 symptoms, guidance at odds with medical evidence. Thus, there is not a single, evidence-based Canadian standard of care simply for self-assessment. Without consistency in public health guidance, Canadians cannot appropriately self-isolate to mitigate community transmission, nor can the necessary valid and reliable data be collected to inform critical epidemiological models that help guide pandemic response. If federal and provincial governments are unable to coordinate a response, Parliament must use its available jurisdiction to legislate a duty on both to follow national standards, so as to improve coordination on COVID-19 in coming months.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».