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Enregistrement W3024506132 · doi:10.1101/2020.05.09.20096636

The Coronavirus 2019 pandemic in Canada: the impact of public health interventions on the course of the outbreak in Alberta and other provinces

2020· preprint· en· W3024506132 sur OpenAlexaffabout
Mohamed Mahsin, Seungwon Lee, David Vickers, Alexis Guigue, Tyler Williamson, Hude Quan, Robert R. Quinn, Pietro Ravani

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakPandemicPublic healthDeclarationPsychological interventionDemographyConfidence intervalGeographyMedicinePopulationEnvironmental healthEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mortality rateTransmission (telecommunications)SocioeconomicsDiseaseInfectious disease (medical specialty)Political scienceVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The SARS-CoV-2 disease 2019 (COVID-19) pandemic has spread across the world with varying impact on health systems and outcomes. We assessed how the type and timing of public- health interventions impacted the course of the outbreak in Alberta and other Canadian provinces. Methods: We used publicly-available data to summarize rates of laboratory data and mortality in relation to measures implemented to contain the outbreak and testing strategy. We estimated the transmission potential of SARS-CoV-2 before the state of emergency declaration for each province (R0) and at the study end date (Rt). Results: The first cases were confirmed in Ontario (January 25) and British Columbia (January 28). All provinces implemented the same health-policy measures between March 12 and March 30. Alberta had a higher percentage of the population tested (3.8%) and a lower mortality rate (3/100,000) than Ontario (2.6%; 11/100,000) or Quebec (3.1%; 31/100,000). British Columbia tested fewer people (1.7%) and had similar mortality as Alberta. Data on provincial testing strategies were insufficient to inform further analyses. Mortality rates increased with increasing rates of lab- confirmed cases in Ontario and Quebec, but not in Alberta. R0 was similar across all provinces, but varied widely from 2.6 (95% confidence intervals 1.9-3.4) to 6.4 (4.3-8.5), depending on the assumed time interval between onset of symptoms in a primary and a secondary case (serial interval). The outbreak is currently under control in Alberta, British Columbia and Nova Scotia (Rt <1). Interpretation: COVID-19-related health outcomes varied by province despite rapid implementation of similar health-policy interventions across Canada. Insufficient information about provincial testing strategies and a lack of primary data on serial interval are major limitations of existing data on the Canadian COVID-19 outbreak.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,374
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,084 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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