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Enregistrement W3153382761 · doi:10.2196/26955

Estimating the Proportion of COVID-19 Contacts Among Households Based on Individuals With Myocardial Infarction History: Cross-sectional Telephone Survey

2021· article· en· W3153382761 sur OpenAlexvenueno aff
Laurie Fraticelli, Julie Freyssenge, Clément Claustre, M. Martinez, Abdesslam Redjaline, Patrice Serre, Thomas Bochaton, Carlos El Khoury

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsymptomaticMyocardial infarctionCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Telephone surveyFamily historyDiseaseDemographyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adults with cardiovascular diseases were disproportionately associated with an increased risk of a severe form of COVID-19 and all-cause mortality. OBJECTIVE: The aims of this study are to report the associated symptoms for COVID-19 cases, to estimate the proportion of contacts, and to describe the clinical signs and behaviors among individuals with and without myocardial infarction history among cases and contacts. METHODS: A 2-week cross-sectional telephone survey was conducted during the first lockdown period in France, from May 4 to 15, 2020. A total of 668 households participated, representing 703 individuals with pre-existing cardiovascular disease in the past 2 years and 849 individuals without myocardial infarction history. RESULTS: High rates of compliance with health measures were self-reported, regardless of age or risk factors. There were 4 confirmed COVID-19 cases that were registered from 4 different households. Based on deductive assumptions of the 1552 individuals, 9.73% (n=151) were identified as contacts, of whom 71.52% (108/151) were asymptomatic. Among individuals with a myocardial infarction history, 2 were COVID-19 cases, and the estimated proportion of contacts was 8.68% (61/703), of whom 68.85% (42/61) were asymptomatic. The cases and contacts presented different symptoms, with more respiratory signs in those with a myocardial infarction history. CONCLUSIONS: The telephone survey could be a relevant tool for reporting the number of contacts during a limited period and in a limited territory based on the presence of associated symptoms and COVID-19 cases in the households. This study advanced our knowledge to better prepare for future crises.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,119 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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