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Enregistrement W4306247872 · doi:10.2196/40175

Mass Screening of SARS-CoV-2 With Rapid Antigen Tests in a Receding Omicron Wave: Population-Based Survey for Epidemiologic Evaluation

2022· article· en· W4306247872 sur OpenAlexvenueno aff
Tsz Ho Kwan, Ngai Sze Wong, Chin Pok Chan, Eng‐Kiong Yeoh, Samuel Yeung Shan Wong, Shui Shan Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research Fund
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Population2019-20 coronavirus outbreakMedicineEnvironmental healthOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 Omicron BA.2 epidemic wave in Hong Kong peaked in the first quarter of 2022. Following the implementation of stringent public health measures, the daily number of reported cases fell from over 50,000 to below 2000. Although outbreaks steadily receded, the government rolled out a 3-day "voluntary universal rapid testing" campaign to invite all citizens to self-perform a rapid antigen test (RAT) daily to identify undetected prevalent infections. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the uptake and results of RAT mass screening to estimate the population's residual epidemic burden and assess the risk of further transmission. METHODS: A cross-sectional study comprising an open web-based population-based survey was conducted a week after the RAT campaign. Participants were asked to report their COVID-19 vaccination and infection history and the RAT performance and test result during the period. They were also invited to report their coliving individuals' test performance and results. Reasons for nonuptake were enquired. Testing and positive rates were age-adjusted. Determinants of undergoing RAT were identified using univariable and multivariable logistic regression models. RESULTS: In total, particulars from 21,769 individuals were reported by 8338 participants. The overall age-adjusted testing rate was 74.94% (95% CI 73.71%-76.18%), with over 80% of participants in the age groups between 45-84 years having self-performed RAT during the campaign period. After age-adjustment, 1.03% (95% CI 0.86%-1.21%) of participants tested positive. The positive rates in the age groups between 20-29 years and >84 years exceeded 2%. Taking into account the positive rate and 5819 reported cases during the period, the cases identified in the campaign might account for 7.65% (95% CI 6.47%-9.14%) of all infections. Testers were more likely to be female, older, not previously diagnosed with COVID-19, and have received COVID-19 vaccination. Adjusting for the number of household members, those living with a child aged <12 years and whose household members were also tested were more likely to have self-performed an RAT. Main reasons for not performing an RAT included the absence of symptoms (598/1108, 53.97%), disbelief of the appropriateness of the campaign as an antiepidemic measure (355/1108, 32.04%), and a recent COVID-19 diagnosis (332/1108, 29.96%). CONCLUSIONS: The residual population burden remained substantial in spite of the clear evidence of a receding epidemic wave. Despite caution in generalization to the Hong Kong population, the high participation rate in mass screening indicated that the voluntary RAT was well accepted, making it a feasible option for implementation as a complementary means of public health surveillance.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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