Timeliness of reporting of SARS-CoV-2 seroprevalence results and their utility for infectious disease surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Seroprevalence studies have been used throughout the COVID-19 pandemic to monitor infection and immunity. These studies are often reported in peer-reviewed journals, but the academic writing and publishing process can delay reporting and thereby public health action. Seroprevalence estimates have been reported faster in preprints and media, but with concerns about data quality. We aimed to (i) describe the timeliness of SARS-CoV-2 serosurveillance reporting by publication venue and study characteristics and (ii) identify relationships between timeliness, data validity, and representativeness to guide recommendations for serosurveillance efforts. We included seroprevalence studies published between January 1, 2020 and December 31, 2021 from the ongoing SeroTracker living systematic review. For each study, we calculated timeliness as the time elapsed between the end of sampling and the first public report. We evaluated data validity based on serological test performance and correction for sampling error, and representativeness based on the use of a representative sample frame and adequate sample coverage. We examined how timeliness varied with study characteristics, representativeness, and data validity using univariate and multivariate Cox regression. We analyzed 1844 studies. Median time to publication was 154 days (IQR 64-255), varying by publication venue (journal articles: 212 days, preprints: 101 days, institutional reports: 18 days, and media: 12 days). Multivariate analysis confirmed the relationship between timeliness and publication venue and showed that general population studies were published faster than special population or health care worker studies; there was no relationship between timeliness and study geographic scope, geographic region, representativeness, or serological test performance. Seroprevalence studies in peer-reviewed articles and preprints are published slowly, highlighting the limitations of using the academic literature to report seroprevalence during a health crisis. More timely reporting of seroprevalence estimates can improve their usefulness for surveillance, enabling more effective responses during health emergencies.
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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 | 0,275 | 0,617 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».