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Enregistrement W4283024598 · doi:10.1111/irv.13002

Transmission of SARS‐CoV‐2 in standardised first few X cases and household transmission investigations: A systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4283024598 sur OpenAlexaff
Hannah C. Lewis, Adrian J. Marcato, Niamh Meagher, Marta Valenciano, Juan Pablo Villanueva‐Cabezas, Violeta Spirkoska, James Fielding, Amalia Karahalios, Lorenzo Subissi, Anthony Nardone, Brianna Cheng, Soatiana Rajatonirina, Joseph Okeibunor, Eman Aly, Amal Barakat, Pernille Jorgensen, Tasnim Azim, Pushpa Ranjan Wijesinghe, Linh‐Vi Le, Angel Rodríguez, Andrea Vicari, Maria D. Van Kerkhove, Jodie McVernon, Richard Pebody, David J. Price, Isabel Bergeri

Notice bibliographique

RevueInfluenza and Other Respiratory Viruses · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBundesministerium für GesundheitWorld Health Organization
Mots-clésMeta-analysisConfidence intervalMedicineMEDLINESystematic reviewTransmission (telecommunications)Web of scienceForest plotPandemicEpidemiologyScopusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PathologyBiologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)DiseaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We aimed to estimate the household secondary infection attack rate (hSAR) of SARS‐CoV‐2 in investigations aligned with the WHO Unity Studies Household Transmission Investigations (HHTI) protocol. We conducted a systematic review and meta‐analysis according to PRISMA 2020 guidelines. We searched Medline, Embase, Web of Science, Scopus and medRxiv/bioRxiv for “Unity‐aligned” First Few X cases (FFX) and HHTIs published 1 December 2019 to 26 July 2021. Standardised early results were shared by WHO Unity Studies collaborators (to 1 October 2021). We used a bespoke tool to assess investigation methodological quality. Values for hSAR and 95% confidence intervals (CIs) were extracted or calculated from crude data. Heterogeneity was assessed by visually inspecting overlap of CIs on forest plots and quantified in meta‐analyses. Of 9988 records retrieved, 80 articles (64 from databases; 16 provided by Unity Studies collaborators) were retained in the systematic review; 62 were included in the primary meta‐analysis. hSAR point estimates ranged from 2% to 90% (95% prediction interval: 3%–71%; I 2 = 99.7%); I 2 values remained >99% in subgroup analyses, indicating high, unexplained heterogeneity and leading to a decision not to report pooled hSAR estimates. FFX and HHTI remain critical epidemiological tools for early and ongoing characterisation of novel infectious pathogens. The large, unexplained variance in hSAR estimates emphasises the need to further support standardisation in planning, conduct and analysis, and for clear and comprehensive reporting of FFX and HHTIs in time and place, to guide evidence‐based pandemic preparedness and response efforts for SARS‐CoV‐2, influenza and future novel respiratory viruses.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,039
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,405
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,056 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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