Epidemiological characteristics of the COVID-19 spring outbreak in Quebec, Canada: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By mid-July 2020, more than 108,000 COVID-19 cases had been diagnosed in Canada with more than half in the province of Quebec. In this context, we launched a study to analyze the epidemiological characteristics and the socio-economic impact of the spring outbreak in the population. METHOD: We conducted an online survey of the participants of the CARTaGENE population-based cohort, composed of middle-aged and older adults. We collected information on socio-demographic, lifestyle, health condition, COVID-19 related symptoms and COVID-19 testing. We studied the association between these factors and two outcomes: the status of having been tested for SARS-CoV-2 and the status of having received a positive test. These associations were measured with univariate and multivariate analyses using a hybrid tree-based regression model. RESULTS: Among the 8,129 respondents from the CARTaGENE cohort, 649 were tested for COVID-19 and 41 were positive. Medical workers and individuals having a contact with a COVID-19 patient had the highest probabilities of being tested (32% and 42.4%, respectively) and of being positive (17.2% and 13.0%, respectively) among those tested. Approximately 8% of the participants declared that they have experienced at least one of the four COVID-19 related symptoms chosen by the Public Health authorities (fever, cough, dyspnea, anosmia) but were not tested. Results from the tree-based model analyses adjusted on exposure factors showed that the combination of dyspnea, dry cough and fever was highly associated with being tested whereas anosmia, fever, and headache were the most discriminant factors for having a positive test among those tested. During the spring outbreak, more than one third of the participants have experienced a decrease in access to health services. There were gender and age differences in the socio-economic and emotional impacts of the pandemic. CONCLUSION: We have shown some discrepancies between the symptoms associated with being tested and being positive. In particular, the anosmia is a major discriminant symptom for positivity whereas ear-nose-throat symptoms seem not to be COVID-19 related. The results also emphasize the need of increasing the accessibility of testing for the general population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».