Examining the association between reported COVID-19 symptoms and testing for COVID-19 in Canada: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Studies on the management of the COVID-19 pandemic through testing have been conducted in countries that have been hardest hit by this pandemic. Considering the importance of testing in containing the spread of COVID-19, it is useful to have evidence on continuing COVID-19 testing even in countries where the prevalence of COVID-19 is relatively low. We, therefore, examined the association between reported COVID-19 symptoms and testing for COVID-19 in Canada. DESIGN AND SETTINGS: We conducted an online survey using the SurveyMonkey platform between July and October 2020 across Canada. PARTICIPANTS: A nationally representative sample size of 2790 adult individuals was used. RESULTS: Our findings show that respondents who reported that they and/or members of their households had COVID-19 symptoms were more likely to test for COVID-19 (adjusted OR, aOR 1.91; 95% CI 1.32 to 2.76) as compared with those who did not report COVID-19 symptoms. The likelihood of testing for COVID-19 was lower among male respondents compared with females (aOR 0.69; 95% CI 0.49 to 0.96), respondents aged 65-84 compared with those aged 18-44 (aOR 0.62; 95% CI 0.42 to 0.93), and respondents in British Columbia compared with those residing in Quebec. Higher odds of testing for COVID-19 were found among respondents who lived in Alberta compared with those who lived in Quebec (aOR 0.42; 95% CI 0.23 to 0.75) and respondents who had postgraduate education compared with those with high school or less education (aOR 1.84; 95% CI 1.01 to 3.36). The association between reported COVID-19 symptoms and testing for COVID-19 was statistically significant among female respondents (aOR 1.52; 95% CI 1.81 to 3.52) but not among male respondents. CONCLUSIONS: In conclusion, this study provides evidence in support of the hypothesis that there is significant association between reported COVID-19 symptoms and COVID-19 testing among adult Canadians. The study highlights the need for the Canadian government to prioritise subpopulations (ie, males, those aged 65-85, and those with high school or less education) that have lower likelihood of seeking COVID-19 testing to get tested when they have symptoms.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».