MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220888310 · doi:10.1016/s2214-109x(22)00133-4

Syndromic surveillance with monthly aggregate health systems information data for COVID-19 pandemic response in Neno, Malawi: a monitoring study

2022· article· en· W4220888310 sur OpenAlexaboutno aff
Moses Banda Aron, Emilia Connolly, Fabien Munyaneza, Donald Fejfar, Isaac Mphande, George Talama, Chiyembekezo Kachimanga, Brown David Khongo, Isabel Fulcher

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicPublic healthContext (archaeology)Public health surveillanceMalariaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OutbreakPsychological interventionEnvironmental healthHealth facilityDemographyEpidemiologyPediatricsPopulationGeographyDiseaseVirologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Health servicesImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In the context of diminutive COVID-19 screening and testing, syndromic surveillance can be used to identify areas with higher-than-expected SARS-CoV-2 symptoms for targeted public health interventions. We used syndromic surveillance to monitor potential SARS-CoV-2 outbreaks in 14 health facilities in the Neno district of rural Malawi. Methods We monitored three indicators identified as potential symptoms of SARS-CoV-2 infection: the proportion of outpatient visits for fast-breathing cases in children under 5 years (FBC<5); the proportion of suspected malaria cases confirmed as non-malaria in children under 5 years (NMC<5); and the same indicator in individuals aged 5 years and older (NMC≥5). We extracted data aggregated by month and at the health facility-level from the District Health Information System. With data from January, 2016, to February, 2020, as a baseline, we used a linear model with a negative binomial distribution to estimate expected proportions for the indicators in absence of the COVID-19 pandemic with 95% prediction intervals (PI) for March, 2020, to July, 2021. We compared the observed proportions to the expected rates, focusing on the first two waves of infections (June to July, 2020, and January to March, 2021). Findings The proportion of FBC<5 was consistently higher than expected, with a peak in May, 2020, when 2·5% of outpatient visits were fast breathing cases in children younger than 5 years of age (compared with the expected rate of 0·8% [95% PI 0·4–1·5]). NMC<5 was as expected throughout the study period. The NMC≥5 indicator remained as expected, except for increases in suspected cases tested negative for malaria, to 31·3% (from the expected 18·6% [95% PI 12·3–28·7]) in November, 2020, and to 32·5% (from the expected 21·7% [95% PI 14·2–32·2]) in July, 2021. Interpretation An increase in FBC<5 and NMC≥5 before observed COVID-19 waves might indicate SARS-CoV-2 infections that were missed before robust testing. This tendency was not seen in NMC<5, which can represent differences in symptomatology leading to decreased health-seeking behaviours for this age group. Syndromic surveillance can allow for real-time responses at facilities, including increased and focused testing and screening to identify potential SARS-CoV-2 infections. Funding Supported by Canadian Institutes of Health Research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,401
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,103 · 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

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Global HealthMême sujetCOVID-19 epidemiological studiesTravaux en français237 207