MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113271033 · doi:10.2196/25546

SARS-CoV-2 Testing Service Preferences of Adults in the United States: Discrete Choice Experiment

2020· article· en· W3113271033 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Zimba, Sarah Kulkarni, Amanda Berry, William You, Chloe Mirzayi, Drew A. Westmoreland, Angela M. Parcesepe, Levi Waldron, Madhura S. Rane, Shivani Kochhar, McKaylee Robertson, Andrew Maroko, Christian Grov, Denis Nash

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCarolina Population Center, University of North Carolina at Chapel HillCity University of New YorkNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésContext (archaeology)MedicineTest (biology)Test strategyTransmission (telecommunications)Turnaround timeSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceOperations managementInternal medicineDiseaseBiologyTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ascertaining preferences for SARS-CoV-2 testing and incorporating findings into the design and implementation of strategies for delivering testing services may enhance testing uptake and engagement, a prerequisite to reducing onward transmission. OBJECTIVE: This study aims to determine important drivers of decisions to obtain a SARS-CoV-2 test in the context of increasing community transmission. METHODS: We used a discrete choice experiment to assess preferences for SARS-CoV-2 test type, specimen type, testing venue, and results turnaround time. Participants (n=4793) from the US national longitudinal Communities, Households and SARS-CoV-2 Epidemiology (CHASING) COVID Cohort Study completed our online survey from July 30 to September 8, 2020. We estimated the relative importance of testing method attributes and part-worth utilities of attribute levels, and simulated the uptake of an optimized testing scenario relative to the current typical testing scenario of polymerase chain reaction (PCR) via nasopharyngeal swab in a provider's office or urgent care clinic with results in >5 days. RESULTS: Test result turnaround time had the highest relative importance (30.4%), followed by test type (28.3%), specimen type (26.2%), and venue (15.0%). In simulations, immediate or same-day test results, both PCR and serology, or oral specimens substantially increased testing uptake over the current typical testing option. Simulated uptake of a hypothetical testing scenario of PCR and serology via a saliva sample at a pharmacy with same-day results was 97.7%, compared to 0.6% for the current typical testing scenario, with 1.8% opting for no test. CONCLUSIONS: Testing strategies that offer both PCR and serology with noninvasive methods and rapid turnaround time would likely have the most uptake and engagement among residents in communities with increasing community transmission of SARS-CoV-2.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetSARS-CoV-2 detection and testingTravaux en français237 207