Implementation of a Hardware-Assisted Bluetooth-Based COVID-19 Tracking Device in a High School: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contact tracing is a vital public health tool used to prevent the spread of infectious diseases. However, traditional interview-format contact tracing (TCT) is labor-intensive and time-consuming and may be unsustainable for large-scale pandemics such as COVID-19. OBJECTIVE: In this study, we aimed to address the limitations of TCT. The Yale School of Engineering developed a Hardware-Assisted Bluetooth-based Infection Tracking (HABIT) device. Following the successful implementation of HABIT in a university setting, this study sought to evaluate the performance and implementation of HABIT in a high school setting using an embedded mixed methods design. METHODS: In this pilot implementation study, we first assessed the performance of HABIT using mock case simulations in which we compared contact tracing data collected from mock case interviews (TCT) versus Bluetooth devices (HABIT). For each method, we compared the number of close contacts identified and identification of unique contacts. We then conducted an embedded mixed methods evaluation of the implementation outcomes of HABIT devices using pre- and postimplementation quantitative surveys and qualitative focus group discussions with users and implementers according to the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework. RESULTS: In total, 17 students and staff completed mock case simulations in which 161 close contact interactions were detected by interview or Bluetooth devices. We detected significant differences in the number of close contacts detected by interview versus Bluetooth devices (P<.001), with most (127/161, 78.9%) contacts being reported by interview only. However, a significant number (26/161, 16.1%; P<.001) of contacts were uniquely identified by Bluetooth devices. The interface, ease of use, coherence, and appropriateness were highly rated by both faculty and students. HABIT provided emotional security to users. However, the prototype design and technical difficulties presented barriers to the uptake and sustained use of HABIT. CONCLUSIONS: Implementation of HABIT in a high school was impeded by technical difficulties leading to decreased engagement and adherence. Nonetheless, HABIT identified a significant number of unique contacts not reported by interview, indicating that electronic technologies may augment traditional contact tracing once user preferences are accommodated and technical glitches are overcome. Participants indicated a high degree of acceptance, citing emotional reassurance and a sense of security with the device.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».