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Enregistrement W3110964126 · doi:10.1503/cmaj.201128-f

Dépistage actif chez les groupes courant un risque accru de contracter le SRAS-CoV-2 au Canada : coûts et ressources humaines nécessaires

2020· article· fr· W3110964126 sur OpenAlexaffvenueabout
Jonathon R. Campbell, Aashna Uppal, Olivia Oxlade, Federica Fregonese, Mayara Lisboa Bastos, Zhiyi Lan, Stephanie Law, Chi Eun Oh, W. Alton Russell, Giorgia Sulis, Nicholas Winters, Mercedes Yanes‐Lane, Marc Brisson, Sonia Laszlo, Timothy Evans, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)HumanitiesPhilosophyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ CONTEXTE: Le dépistage du coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) est en grande partie passif, ce qui nuit au contrôle de l’épidémie. Nous avons élaboré des stratégies de dépistage actif du SRAS-CoV-2 au moyen d’une amplification en chaîne par polymérase couplée à une transcription inverse (RT-PCR) chez les groupes courant un risque accru de contracter le virus dans les provinces canadiennes. MÉTHODES: Nous avons identifié 5 groupes qui devraient être prioritaires pour le dépistage actif au moyen d’une RTPCR, soit les gens ayant été en contact avec une personne infectée par le SRAS-CoV-2 et ceux qui appartiennent à 4 populations à risque : employés d’hôpitaux, travailleurs en soins de santé communautaires ainsi qu’employés et résidents d’établissements de soins de longue durée, employés d’entreprises essentielles, et élèves et personnel scolaire. Nous avons estimé les coûts, les ressources humaines et la capacité de laboratoire nécessaires au dépistage des membres de ces groupes ou au dépistage sur des échantillons aléatoires aux fins de surveillance. RÉSULTATS: Du 8 au 17 juillet 2020, 41 751 dépistages par RT-PCR étaient réalisés chaque jour en moyenne dans les provinces canadiennes; nous avons estimé que ces tests mobilisaient 5122 employés et coûtaient 2,4 millions de dollars par jour (67,8 millions de dollars par mois). La recherche et le dépistage systématiques des contacts requerraient 1,2 fois plus de personnel et porteraient les coûts mensuels à 78,9 millions de dollars. S’il était réalisé en 1 mois, le dépistage de tous les employés des hôpitaux nécessiterait 1823 travailleurs supplémentaires et coûterait 29,0 millions de dollars. Pour la même période de temps, le dépistage de tous les travailleurs en soins de santé communautaires et de tous les employés et résidents des établissements de soins de longue durée nécessiterait 11 074 employés supplémentaires et coûterait 124,8 millions de dollars, et celui de tous les travailleurs essentiels nécessiterait 25 965 employés supplémentaires et coûterait 321,7 millions de dollars. Enfin, le dépistage sur 6 semaines de la population scolaire nécessiterait 46 368 employés supplémentaires et coûterait 816,0 millions de dollars. Les interventions visant à pallier les inefficacités, comme le dépistage à partir d’échantillons de salive et le regroupement des échantillons, pourraient réduire les coûts de 40 % et les besoins en personnel, de 20 %. Le dépistage de surveillance sur des échantillons de la population autre que les contacts coûterait 5 % des coûts associés à l’adoption d’une approche universelle de dépistage auprès des populations à risque. INTERPRÉTATION: Le dépistage actif des groupes courant un risque accru de contracter le SRAS-CoV-2 semble faisable et favoriserait la réouverture sûre et à grande échelle de l’économie et des écoles. Cette stratégie semble également abordable lorsque comparée aux 169,2 milliards de dollars versés par le gouvernement fédéral dans la lutte contre la pandémie en date de juin 2020.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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