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Enregistrement W4205378805 · doi:10.21203/rs.3.rs-1192357/v1

COVID-19 surveillance in the Flemish school system: development of systematic data collection within the Public Health School System and descriptive analysis of cases reported between October 2020 and June 2021

2022· preprint· en· W4205378805 sur OpenAlexaff
Joanna Merckx, Jonas Crèveceour, Kristiaan Proesmans, Naïma Hammami, Hilde Denys, Niel Hens

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlemishMedicinePsychological interventionPopulationEpidemiologyDemographyConfidence intervalIncidence (geometry)Environmental healthPediatricsGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The age specific distribution of SARS-CoV-2 cases in schools is not well described. The numbers recorded reflect the intensity of community transmission while being shaped by biases from age-dependent testing regimes and effective age-specific interventions. A case-surveillance system was introduced within the Flemish school and health-prevention network during the 2020-2021 school year. We present epidemiological data of in-school reported cases in pre-, primary and secondary schools based on the surveillance system, in conjunction with test data and community cases from October 2020 to June 2021. Methods We describe the development of the surveillance system and provide the number of reported cases and standardized rates per grade over time. We calculate absolute and relative differences between incidence cases by grade of primary (grades 1-6) and secondary-school (grades 7-12) and compare these to grades 7-8, relating them to non-pharmaceutical infection prevention interventions. Cumulative population incidences (IP) stratified by age, province and social-economic status (SES) of the school population are presented with their 95% confidence intervals (CI). Results A total of 59,996 COVID-19 cases were reported in the school surveillance system, with the highest population adjusted IP in grade 11-12 of 7.39% (95%CI 7.24-7.53) and ranging from 2.23–6.25% from pre-school through grade 10. Age-specific reduction in in-person teaching and introduction of masks, are temporally associated with decreases in incident cases by grades. Lower pupil SES is associated with increased cumulative cases (excess 2,739/100,000 pupils compared to highest SES tertile). Community testing volumes varied more for children compared to adults, with overall higher child test-positivity. Holidays influence capturing of cases by the system, however efficiency increased to above 75% after further automation and integration in existing structures. Conclusion Integration of case surveillance within an electronic school health system is feasible, provides data to follow up the epidemic evolution in schoolchildren and should be part of public health surveillance and pandemic preparedness. The relationship towards community transmission needs careful evaluation because of age-different testing regimens. In the Flemish region, case incidence within schools follows an age gradient that is mitigated through grade specific interventions, while differences by SES remain.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,537
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,029 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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