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Enregistrement W3137771078 · doi:10.1101/2021.03.11.21253301

Quantifying Contact Patterns in Response to COVID-19 Public Health Measures in Canada

2021· preprint· en· W3137771078 sur OpenAlexafffundabout
Gabrielle Brankston, Eric Merkley, David N. Fisman, Ashleigh R. Tuite, Zvonimir Poljak, Peter John Loewen, Amy L. Greer

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésResidenceDemographyPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMedicinePopulationCross-sectional studyGeographyEnvironmental healthGerontologySociologyNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A variety of public health measures have been implemented during the COVID-19 pandemic in Canada to reduce contact between individuals. Objective The objective of this study was to construct contact patterns to evaluate the degree to which social contacts rebounded to normal levels, as well as direct public health efforts toward age- and location-specific settings. Design Four population-based cross-sectional surveys. Setting Canada. Participants Members of a paid panel representative of Canadian adults by age, gender, official language, and region of residence. Methods Respondents provided information about the age and setting for each direct contact made in a 24-hour period. Contact matrices were constructed and contacts for those under the age of 18 years imputed. The next generation matrix approach was used to estimate the reproduction number (R t ) for each survey. Respondents with children estimated the number of contacts their children made in school and extracurricular settings. Results Estimated R t values were 0.49 (95% CI: 0.29-0.69) for May, 0.48 (95% CI: 0.29-0.68) for July, 1.06 (95% CI: 0.63-1.52) for September, and 0.81 (0.47-1.17) for December. The highest proportion of reported contacts occurred within the home (51.3% in May), in ‘other’ locations (49.2% in July) and at work (66.3% and 65.4% in September and December). Respondents with children reported an average of 22.7 (95% CI: 21.1-24.3) (September) and 19.0 (95% CI 17.7-20.4) (December) contacts at school per day per child in attendance. Conclusion The skewed distribution of reported contacts toward workplace settings in September and December combined with the number of reported school-related contacts suggest that these settings represent important opportunities for transmission emphasizing the need to ensure infection control procedures in both workplaces and schools.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,578
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,103 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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