A national study of self-reported COVID symptoms during the first viral wave in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance Accurate understanding of COVID pandemic during the first viral wave in Canada could help prepare for future epidemic waves. Objective To track the early course of the pandemic by examining self-reported COVID symptoms over time before testing became widely available. Design Adults from the nationally representative Angus Reid Forum were randomly invited to complete an online survey in May/June 2020. The study is a part of the Action to Beat Coronavirus antibody testing study. Setting A 20-item internet survey. Participants 14,408 adults age 18 years of age. Exposures The months that respondents and any household members first experienced various respiratory, neurological, sleep, skin or gastric symptoms. Main Outcomes and Measure “COVID symptom-positive,” defined as fever (or fever with hallucinations) plus at least one of difficulty breathing, a dry severe cough, loss of smell or “COVID toe.” Results In total, 14,408 panel members (48% male and 52% female) completed the survey. Despite overrepresentation of higher levels of education, the prevalence of obesity, smoking, diabetes and hypertension were similar to national census and health surveys. A total of 811 (5.6%) were COVID symptom-positive; highest rates were at ages 18-44 years (8.3% among), declining at older ages. Females had higher odds of reporting COVID symptoms (OR = 1.32, 95%CI 1.11 – 1.56) as did visible minorities (OR = 1.74, 1.29 – 2.35). COVID symptom positivity for respondents and their household members peaked in March (OR = 1.93, 95% CI = 1.59 – 2.34 compared to earlier months). Conclusions and Relevance This study enhances our current understanding of the progression of the COVID epidemic in Canada, with few laboratory-confirmed cases in January and February, peaking in April. The results suggest substantial viral transmission in March, before widespread testing began, and a gradual decline in cases since May.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».