Re-examining COVID-19 Self-Reported Symptom Tracking Programs in the United States: Updated Framework Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early in the pandemic, in 2020, Koehlmoos et al completed a framework synthesis of currently available self-reported symptom tracking programs for COVID-19. This framework described relevant programs, partners and affiliates, funding, responses, platform, and intended audience, among other considerations. OBJECTIVE: This study seeks to update the existing framework with the aim of identifying developments in the landscape and highlighting how programs have adapted to changes in pandemic response. METHODS: Our team developed a framework to collate information on current COVID-19 self-reported symptom tracking programs using the "best-fit" framework synthesis approach. All programs from the previous study were included to document changes. New programs were discovered using a Google search for target keywords. The time frame for the search for programs ranged from March 1, 2021, to May 6, 2021. RESULTS: We screened 33 programs, of which 8 were included in our final framework synthesis. We identified multiple common data elements, including demographic information such as race, age, gender, and affiliation (all were associated with universities, medical schools, or schools of public health). Dissimilarities included questions regarding vaccination status, vaccine hesitancy, adherence to social distancing, COVID-19 testing, and mental health. CONCLUSIONS: At this time, the future of self-reported symptom tracking for COVID-19 is unclear. Some sources have speculated that COVID-19 may become a yearly occurrence much like the flu, and if so, the data that these programs generate is still valuable. However, it is unclear whether the public will maintain the same level of interest in reporting their symptoms on a regular basis if the prevalence of COVID-19 becomes more common.
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 | 0,187 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».