Predicting SARS-CoV-2 infections for children and youth with single symptom screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Symptom-based SARS-CoV-2 screening and testing decisions in children have important implications on daycare and school exclusion policies. Single symptoms account for a substantial volume of testing and disruption to in-person learning and childcare, yet their predictive value is unclear, given the clinical overlap with other circulating respiratory viruses and non-infectious etiologies. We aimed to determine the relative frequency and predictive value of single symptoms for paediatric SARS-CoV-2 infections from an Ottawa COVID-19 assessment centre from October 2020 through April 2021. Overall, 46.3% (n=10,688) of pediatric encounters were for single symptoms, and 2.7% of these tested positive. The most common presenting single symptoms were rhinorrhea (31.8%), cough (17.4%) and fever (14.0%). Among children with high-risk exposures children in each age group, the following single symptoms had a higher proportion of positive SARS-CoV-2 cases compared to no symptoms; fever and fatigue (0-4 years); fever, cough, headache, and rhinorrhea (5-12 years); fever, loss of taste or smell, headache, rhinorrhea, sore throat, and cough (13-17 years). There was no evidence that the single symptom of either rhinorrhea or cough predicted SARS-CoV-2 infections among 0-4 year olds, despite accounting for a large volume (61.1%) of single symptom presentations in the absence of high-risk exposures. Symptom-based screening needs to be responsive to changes in evidence and local factors, including the expected resurgence of other respiratory viruses following relaxation of social distancing/masking, to reduce infection-related risks in schools and daycare settings.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».