<i>Ku-gaa-gii pimitizi-win</i> , the COVID-19 cohort study of people experiencing homelessness in Toronto, Canada: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Initial reports suggest people experiencing homelessness (PEH) are at high risk for SARS-CoV-2 infection and associated morbidity and mortality. However, there have been few longitudinal evaluations of the spread and impact of COVID-19 among PEH. This study will estimate the prevalence and incidence of COVID-19 infections in a cohort of PEH followed prospectively in Toronto, Canada. It will also examine associations between individual-level and shelter-level characteristics with COVID-19 infection, adverse health outcomes related to infection and vaccination. Finally, the data will be used to develop and parameterise a mathematical model to characterise SARS-CoV-2 transmission dynamics, and the transmission impact of interventions serving PEH. Design, methods and analysis Ku-gaa-gii pimitizi-win will follow a random sample of PEH from across Toronto (Canada) for 12 months. 736 participants were enrolled between June and September 2021, and will be followed up at 3-month intervals. At each interval, specimens (saliva, capillary blood) will be collected to determine active SARS-CoV-2 infection and serologic evidence of past infection and/or vaccination, and a detailed survey will gather self-reported information, including a detailed housing history. To examine the association between individual-level and shelter-level characteristics on COVID-19-related infection, adverse outcomes, and vaccination, shelter and healthcare administrative data will be linked to participant study data. Healthcare administrative data will also be used to examine long-term (up to 5 years) COVID-19-related outcomes among participants. Ethics and dissemination Ethical approval was obtained from the Unity Health Toronto and University of Toronto Health Sciences Research Ethics Boards (# 20-272). Ku-gaa-gii pimitizi-win was designed in collaboration with community and service provider partners and people having lived experience of homelessness. Findings will be reported to groups supporting Ku-gaa-gii pimitizi-win , Indigenous and other community partners and service providers, funding bodies, public health agencies and all levels of government to inform policy and public health programs.
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,013 |
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 ».