MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4281780373 · doi:10.1038/s41598-022-13053-z

Online symptoms self-assessment during COVID-19 pandemic: an analysis of a COVID-19 portal responses from Canada

2022· article· en· W4281780373 sur OpenAlexafffundabout
Bonaventure Amandi Egbujie, Krizia Francisco, Mohamed Alarakhia, John P. Hirdes

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSore throatMedicinePublic healthDemographySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPathologySurgeryDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 case was first identified in Canada on January 25, 2020, on a Toronto resident who had travelled to Wuhan China, and not long after, the WHO declared the viral infection a pandemic. Ontario health West created an online self-assessment portal that allowed individuals in the health region and adjourning areas to report any COVID related symptoms. The purpose of this study was to evaluate the utility and usefulness of the Ontario Heath West online COVID-19 self-assessment portal. Record level data obtained from the Ontario Health West self-assessment portal was analyzed. Descriptive statistics using charts and graphs were used to characterize the distribution of responses to the portal. In-depth analysis using correlation, lead-lag analysis, and trend comparison with actual Government of Ontario COVID-19 cases for the region were also conducted. A total of 34,144 distinct responses were recorded on the portal between April 10 and July 29, 2020, with 1,250 (3.7%) responding positively to one of the emergency symptoms questions. Trend analysis showed a peak portal response in May 2020 with a smaller rise subsequently in July 2020, coinciding with the actual COVID-19 peak in the region. The five most reported symptoms on the portal were sore throat (17.2%), headache (12.9%), fatigue (12.3%), digestive problems (12.2%) and cough (9.1%). For four sub-regions, the trend of self-report on the portal positively lagged actual Public Health Ontario reported COVID-19 cases, while for one sub-region, the trend positively led the actual Public Health Ontario reported COVID-19 cases for the area. We found correlation between online COVID-19 self- assessment data and the confirmed COVID-19 cases in the Southwestern region of Ontario. Trends in the COVID-19 associated emergency symptoms reported on the portal also tracked confirmed COVID-19 cases in the community. Peak response to the portal coincided with the peak volume of confirmed cases in Ontario during the first wave of COVID-19 pandemic in Canada, suggesting some consistency between the experiences of portal users and patterns of COVID-19 illness in the community. The portal was a useful tool at the person-level because it provided guidance to individuals about how to access appropriate health services according to the symptoms that they reported and connected them with primary care, reducing unnecessary visit to health facilities for COVID-19 related care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Reports→Même sujetCOVID-19 and Mental Health→Travaux en français237 207→