Le caractère saisonnier du coronavirus et d’autres virus au Canada : les conséquences de la COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background: Like endemic coronaviruses, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is believed to have emerged in humans from a zoonotic source and may ultimately develop a seasonal pattern. A seasonal pattern, particularly if combined with other seasonal outbreaks of respiratory virus infections, may have significant impacts on the healthcare system. We evaluated the seasonal pattern of existing endemic coronaviruses and several other common respiratory viruses to determine the potential impacts of added burden of respiratory disease should SARS-CoV-2 establish seasonality. Methods: National surveillance data for laboratory confirmations of endemic coronaviruses, influenza A and B viruses, rhinovirus/enterovirus, human metapneumovirus, respiratory syncytial virus and parainfluenza virus for the past 10 years were obtained from the Government of Canada Open Data and FluWatch. Epidemic curves were generated from total case numbers and percent of samples testing positive for each respiratory virus by epidemiological week. Results: In Canada, endemic coronaviruses and other common respiratory viruses cause annual seasonal outbreaks in the winter months. Should SARS-CoV-2 develop a seasonal pattern similar to endemic coronaviruses and respiratory viruses, co-circulation would be expected to peak between January and March. Peak endemic coronavirus activity occurs during the nadir of rhinovirus/enterovirus and parainfluenza activity. Conclusion: Healthcare settings, assisted-living and long-term care homes, schools and essential services employers should anticipate and have contingencies for seasonal outbreaks of SARS-CoV-2 and co-circulating respiratory viruses during peak seasons. Given the likelihood of co-circulation, diagnostic multiplex testing targeting co-circulating pathogens may be more efficient than single target assays for symptomatic individuals if a seasonal pattern to coronavirus disease 2019 (COVID-19) is established.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».