Sporadic SARS-CoV-2 cases at the neighbourhood level in Toronto, Ontario, 2020: a spatial analysis of the early pandemic period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the largest city in Canada, Toronto has played an important role in the dynamics of SARS-CoV-2 transmission in Ontario, and the burden of disease across Toronto neighbourhoods has shown considerable heterogeneity. The purpose of this study was to investigate the spatial variation of sporadic SARS-CoV-2 cases in Toronto neighbourhoods by detecting clusters of increased risk and investigating effects of neighbourhood-level risk factors on rates. METHODS: Data on sporadic SARS-CoV-2 cases, at the neighbourhood level, for Jan. 25 to Nov. 26, 2020, were obtained from the City of Toronto COVID-19 dashboard. We used a flexibly shaped spatial scan to detect clusters of increased risk of sporadic COVID-19. We then used a generalized linear geostatistical model to investigate whether average household size, population density, dependency ratio and prevalence of low-income households were associated with sporadic SARS-CoV-2 rates. RESULTS: We identified 3 clusters of elevated risk of SARS-CoV-2 infection, with standardized morbidity ratios ranging from 1.59 to 2.43. The generalized linear geostatistical model found that average household size (relative risk [RR] 2.17, 95% confidence interval [CI] 1.80-2.61) and percentage of low-income households (RR 1.03, 95% CI 1.02-1.04) were significant predictors of sporadic SARS-CoV-2 cases at the neighbourhood level. INTERPRETATION: During the study period, 3 clusters of increased risk of sporadic SARS-CoV-2 infection were identified, and average household size and percentage of low-income households were found to be associated with sporadic SARS-CoV-2 rates at the neighbourhood level. The findings of this study can be used to target resources and create policy to address inequities that are shown through heterogeneity of SARS-CoV-2 cases at the neighbourhood level in Toronto, Ontario.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».