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Enregistrement W4293515167 · doi:10.2196/39230

The Characteristics of Student SARS-CoV-2 Cases on an Urban University Campus: Observational Study

2022· article· en· W4293515167 sur OpenAlexvenueno aff
Megan Landry, Amita Vyas, Nitasha Nagaraj, Gary A. Sardon, Sydney Bornstein, Hannah Latif, Padmini Kucherlapaty, Karen A. McDonnell, Amanda D. Castel, Lynn R. Goldman

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyContact tracingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyResidenceMedicineFraternityHigher educationPopulationIncidence (geometry)PsychologyAcademic yearFamily medicineInternal medicineSociologyMathematics educationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Academic institutions are central hubs for young adults, laden with academic and social interactions and communal living arrangements, heightening the risk of transmission of many communicable diseases, including COVID-19. Shortly after the start of the fall 2020 academic year, institutions of higher learning were identified as hot spots for rises in COVID-19 incidence among young adults. OBJECTIVE: This study aims to identify the characteristics of student SARS-CoV-2 cases, identify the extent to which the student population adhered to preventative strategies, and examine behaviors that would put them at higher risk of contracting or spreading COVID-19. METHODS: This observational study comprises 1175 university students at The George Washington University in Washington, DC, with a confirmed COVID-19 diagnosis between August 3, 2020, and November 30, 2021. Case investigation and contact tracing tools were developed by the Campus COVID-19 Support Team and captured in REDCap (Research Electronic Data Capture). Trained case investigators were notified of a case and attempted to contact all cases within 24 hours of the case receiving their lab result. Associations between case characteristics and number of contacts were examined using Wilcoxon rank sum tests. Knowledge of exposure, behaviors since exposure, student residence status, and fraternity and sorority life affiliation were examined using chi-square tests. RESULTS: Positive student cases reported a median of 3 close contacts, and 84.6% (993/1175) reported at least one symptom with a median of 4 COVID-19 symptoms. Congestion (628/1175, 53.4%), cough (530/1175, 45.1%), and headache (484/1175, 41.2%) were the most frequently reported symptoms. Moreover, 36% (415/1160) reported that they did not know how they were exposed to the virus. Among those aware of contact with a COVID-19 confirmed case, 55.1% (109/198) reported the contact was a close friend or family member, and 25.3% (50/198) reported that it was someone with whom they lived. Athlete (vs nonathlete; P<.001), on-campus (vs off-campus; P<.001), and undergraduate (vs graduate; P=.01) students all reported a significantly higher number of contacts. Students living on campus were more likely to report attending campus events in the 2 days prior to symptom onset or positive test result (P=.004). Students with fraternity or sorority affiliation were more likely to report attending campus events in the 2 days prior to symptom onset or positive test result (P<.001). CONCLUSIONS: COVID-19 cases have not yet stabilized to a predictable state, but this study provides case characteristics and insights for how academic institutions might prepare to mitigate outbreaks on their campuses as the world plans for the transition from pandemic to endemic COVID-19.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,640
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,043 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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