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Enregistrement W3210107672 · doi:10.1136/oem-2021-epi.267

P-305 A media surveillance analysis of COVID-19 workplace outbreaks in Canada and the United States

2021· article· en· W3210107672 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthTransmission (telecommunications)Public healthBusinessMedicineSocial mediaFamily medicineNursingPolitical scienceComputer scienceTelecommunicationsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> The news media is one of the most accessible sources of information regarding COVID-19 transmission in the workplace in the absence of other occupational data. Only a few public health agencies in Canada and the United States have publically reported detailed occupation information for non-health care worker COVID-19 cases. <h3>Objective</h3> We conducted a media surveillance analysis to identify new or emerging occupational groups at risk of exposure to the SARS-CoV-2 virus (‘COVID-19 exposure’). <h3>Methods</h3> We searched the Factiva database for media articles reporting COVID-19 workplace outbreaks (February 1 - December 22, 2020). Job titles were coded to the 2016 National Occupational Classification (V1.3) and industries to the 2017 North American Industry Classification System (V3.0). Occupations with COVID-19 workplace transmission identified in media articles were compared and contrasted with the same occupation in the Vancouver School of Economics (VSE) COVID Risk Tool by risk rating (seven categories between very high to very low). <h3>Results</h3> We identified 1,111 unique COVID-19 workplace outbreaks in the media. After nurse aides, orderlies and patient service associates, industrial butchers and meat cutters, poultry preparers and related workers had the most workplace outbreaks reported in the media (n=79) but were rated as medium risk occupations for COVID-19 transmission in the VSE COVID Risk Tool. Outbreaks were also reported in the media among material handlers (n=61) and general farm workers (n=28) but were rated medium-low risk and low risk, respectively. Outbreaks reported in the media among food and beverage services (n=72) and cashiers (n=60) were identified as high risk occupations in the VSE COVID Risk Tool. <h3>Conclusion</h3> Media surveillance can identify COVID-19 workplace outbreaks and indicate transmission risk. Our results point to key determinants of health that compound the risk of COVID-19 exposure in the workplace, and highlight the importance of collecting occupation data during a pandemic.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,237 · 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