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Enregistrement W4229457258 · doi:10.9778/cmajo.20210290

Systematic on-site testing for SARS-CoV-2 infection among asymptomatic essential workers in Montréal, Canada: a prospective observational and cost-assessment study

2022· article· en· W4229457258 sur OpenAlexaffvenueabout
Jonathon R. Campbell, Cynthia Dion, Aashna Uppal, Cédric P. Yansouni, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterquartile rangeMedicineAsymptomaticObservational studyHealth careLogistic regressionFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Essential workers are at increased risk for SARS-CoV-2 infection. We aimed to estimate the yield, acceptability and cost of systematic workplace-based testing of asymptomatic essential workers for SARS-CoV-2 infection. METHODS: From Jan. 27 to Mar. 12, 2021, we prospectively recruited non-health care essential businesses in Montréal, Canada, through email or telephone contact. Two trained mobile teams, each composed of 2 non-health care professionals, visited businesses. Consenting asymptomatic employees provided saline gargle samples under supervision. Samples were analyzed by means of reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR). At businesses with outbreaks (≥ 2 participants with a positive result), we retested all participants with a negative result on initial testing. Our primary outcomes were yield (proportion of test results that were positive), acceptability (proportion of participants estimated to be present at the business who agreed to participate) and costs (including training, sample collection and analysis, and communicating results). Our secondary outcome was identification of factors associated with a positive test result on multivariable logistic regression. RESULTS: Of the 366 businesses contacted, 69 (18.8%) agreed to participate. Nineteen businesses (28%) were manufacturers or suppliers, 12 (17%) were in auto sales or repair, and 11 (16%) were in childcare; the corresponding number of employees was 1225, 242 and 113. The median number of participants per business was 13 (interquartile range [IQR] 8-22). Of an estimated 2348 employees on site, 2128 (90.6%) participated (808 [38.0%] female, median age 48 [IQR 37-57] yr). Of the 2626 tests performed, 53 (2.0%) gave a positive result. Self-reported nonwhite ethnicity (adjusted odds ratio [OR] 3.7, 95% confidence interval [CI] 1.4-9.9) and a negative SARS-CoV-2 test result before the study (adjusted OR 0.4, 95% CI 0.2-0.8) were associated with a positive test result. Five businesses were experiencing an outbreak; at these businesses, 40/917 participants (4.4%) had a positive result on the initial test. We repeated testing for employees with initially negative results at 3 of these businesses over 2-3 weeks: 8/350 participants (2.3%) had a positive result on the second test, and none had a positive result on the third and fourth tests; no employer reported new positive results after our final visit (up to Mar. 26, 2021). At the remaining 64 businesses, 1211 participants were tested once, of whom 5 (0.4%) had a positive result. The per-person RT-PCR cost was $34, and all other costs, $8.67. INTERPRETATION: On-site saline gargle sampling of essential workers for SARS-CoV-2 testing was acceptable and of modest cost, and appears most useful in the context of outbreaks. This sampling strategy should be evaluated further as a component of efforts to prevent SARS-CoV-2 transmission. PREPRINT: medRxiv - doi:10.1101/2021.05.12.21256956.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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