Investigating SARS-CoV-2 infection and the health and psychosocial impact of the COVID-19 pandemic in the Canadian CHILD Cohort: study methodology and cohort profile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic is affecting all Canadian families, with some impacted differently than others. Our study aims to: 1) determine the prevalence and transmission of SARS-CoV-2 infection among Canadian families, 2) identify predictors of infection susceptibility and severity of SARS-CoV-2 and 3) identify health and psychosocial impacts of the COVID-19 pandemic. Methods This study builds upon the CHILD Cohort Study, an ongoing multi-ethnic general population prospective cohort consisting of 3454 Canadian families with children born in Vancouver, Edmonton, Manitoba, and Toronto between 2009-12. During the pandemic, 1462 CHILD households (5378 individuals) consented to participate in the CHILD COVID-19 Add-On Study involving: (1) brief biweekly surveys about COVID-19 symptoms and testing; (2) quarterly questionnaires assessing COVID-19 exposure, testing and vaccination status, physical and mental health, and pandemic-driven life changes; (3) in-home biological sampling kits to collect blood and stool. Mean ages were 9 years (range 0-17) for children and 43 years (range 18-85) for adults. Prevalence of SARS-CoV-2 infection will be estimated from survey data and confirmed through serology testing. We will combine these new data with a wealth of pre-pandemic CHILD data and use multivariate modelling and machine learning methods to identify risk and resilience factors for susceptibility and severity to the direct and indirect effects of the pandemic. Interpretation Our short-term findings will inform key stakeholders and knowledge users to shape current and future pandemic responses. Additionally, this study provides a unique resource to study the long-term impacts of the pandemic as the CHILD Cohort Study continues.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».