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Enregistrement W3203958500 · doi:10.1101/2021.10.06.21264632

Time trends in social contacts before and during the COVID-19 pandemic: the CONNECT study

2021· preprint· en· W3203958500 sur OpenAlexafffundabout
Mélanie Drolet, Aurélie Godbout, Myrto Mondor, Guillaume Béraud, Léa Drolet-Roy, Philippe Lemieux-Mellouki, Alexandre Bureau, Éric Demers, Marie‐Claude Boily, Chantal Sauvageau, Gaston De Serres, Niel Hens, Philippe Beutels, B. Dervaux, Marc Brisson

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipMedical Research CouncilForeign, Commonwealth and Development OfficeCanadian Immunization Research NetworkCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésPandemicSocial distanceDemographySocial contactCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationPoisson regressionPsychologyGeographyMedicineSocial psychologySociologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Since the beginning of the COVID-19 pandemic, many countries, including Canada, have adopted unprecedented physical distancing measures such as closure of schools and non-essential businesses, and restrictions on gatherings and household visits. We described time trends in social contacts for the pre-pandemic and pandemic periods in Quebec, Canada. Methods CONNECT is a population-based study of social contacts conducted shortly before (2018/2019) and during the COVID-19 pandemic (April 2020 – February 2021), using the same methodology for both periods. We recruited participants by random-digit-dialing and collected data by self-administered web-based questionnaires. Questionnaires documented socio-demographic characteristics and social contacts for two assigned days. A contact was defined as a two-way conversation at a distance ≤2 meters or as a physical contact, irrespective of masking. We used weighted generalized linear models with a Poisson distribution and robust variance (taking possible overdispersion into account) to compare the mean number of social contacts over time by characteristics. Results A total of 1291 and 5516 Quebecers completed the study before and during the pandemic, respectively. Contacts significantly decreased from a mean of 8 contacts/day prior to the pandemic to 3 contacts/day during the spring 2020 lockdown. Contacts remained lower than the pre-COVID period thereafter (lowest=3 contacts/day during the Christmas 2020/2021 holidays, highest=5 in September 2020). Contacts at work, during leisure activities/other locations, and at home with visitors showed the greatest decreases since the beginning of the pandemic. All sociodemographic subgroups showed significant decreases of contacts since the beginning of the pandemic. The mixing matrices illustrated the impact of public health measures (e.g. school closure, gathering restrictions) with fewer contacts between children/teenagers and fewer contacts outside of the three main diagonals of contacts between same-age partners/siblings and between children and their parents. Conclusion Physical distancing measures in Quebec significantly decreased social contacts, which most likely mitigated the spread 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 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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,262
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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