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Enregistrement W4293101854 · doi:10.1136/bmjopen-2021-056615

Cohort profile: the British Columbia COVID-19 Population Mixing Patterns Survey (BC-Mix)

2022· article· en· W4293101854 sur OpenAlexafffundabout
Prince Adu, Mawuena Binka, Bushra Mahmood, Dahn Jeong, Terri Buller-Taylor, Sarafa A. Iyaniwura, Notice Ringa, Héctor Alexander Velásquez García, Stanley Wong, Amanda Yu, Sofia Bartlett, James Wilton, Mike Irvine, Michael Otterstatter, Naveed Z. Janjua

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalSimon Fraser UniversityBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlSimon Fraser UniversityMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicinePopulationSocial distanceDemographyCensusPsychological interventionCohortGerontologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Several non-pharmaceutical interventions, such as physical distancing, handwashing, self-isolation, and school and business closures, were implemented in British Columbia (BC) following the first laboratory-confirmed case of COVID-19 on 26 January 2020, to minimise in-person contacts that could spread infections. The BC COVID-19 Population Mixing Patterns Survey (BC-Mix) was established as a surveillance system to measure behaviour and contact patterns in BC over time to inform the timing of the easing/re-imposition of control measures. In this paper, we describe the BC-Mix survey design and the demographic characteristics of respondents. PARTICIPANTS: The ongoing repeated online survey was launched in September 2020. Participants are mainly recruited through social media platforms (including Instagram, Facebook, YouTube, WhatsApp). A follow-up survey is sent to participants 2-4 weeks after completing the baseline survey. Survey responses are weighted to BC's population by age, sex, geography and ethnicity to obtain generalisable estimates. Additional indices such as the Material and Social Deprivation Index, residential instability, economic dependency, and others are generated using census and location data. FINDINGS TO DATE: As of 26 July 2021, over 61 000 baseline survey responses were received of which 41 375 were eligible for analysis. Of the eligible participants, about 60% consented to follow-up and about 27% provided their personal health numbers for linkage with healthcare databases. Approximately 83.5% of respondents were female, 58.7% were 55 years or older, 87.5% identified as white and 45.9% had at least a university degree. After weighting, approximately 50% were female, 39% were 55 years or older, 65% identified as white and 50% had at least a university degree. FUTURE PLANS: Multiple papers describing contact patterns, physical distancing measures, regular handwashing and facemask wearing, modelling looking at impact of physical distancing measures and vaccine acceptance, hesitancy and uptake are either in progress or have been published.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0100,001
Science ouverte0,0030,005
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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