Digital SARS-CoV-2 Detection Among Hospital Employees: Participatory Surveillance Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implementation of novel techniques as a complement to traditional disease surveillance systems represents an additional opportunity for rapid analysis. OBJECTIVE: The objective of this work is to describe a web-based participatory surveillance strategy among health care workers (HCWs) in two Swiss hospitals during the first wave of COVID-19. METHODS: A prospective cohort of HCWs was recruited in March 2020 at the Cantonal Hospital of St. Gallen and the Eastern Switzerland Children's Hospital. For data analysis, we used a combination of the following techniques: locally estimated scatterplot smoothing (LOESS) regression, Spearman correlation, anomaly detection, and random forest. RESULTS: From March 23 to August 23, 2020, a total of 127,684 SMS text messages were sent, generating 90,414 valid reports among 1004 participants, achieving a weekly average of 4.5 (SD 1.9) reports per user. The symptom showing the strongest correlation with a positive polymerase chain reaction test result was loss of taste. Symptoms like red eyes or a runny nose were negatively associated with a positive test. The area under the receiver operating characteristic curve showed favorable performance of the classification tree, with an accuracy of 88% for the training data and 89% for the test data. Nevertheless, while the prediction matrix showed good specificity (80.0%), sensitivity was low (10.6%). CONCLUSIONS: Loss of taste was the symptom that was most aligned with COVID-19 activity at the population level. At the individual level-using machine learning-based random forest classification-reporting loss of taste and limb/muscle pain as well as the absence of runny nose and red eyes were the best predictors of COVID-19.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».