COVID-19 outbreak trends in Canada, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: In January 2021, the Public Health Agency of Canada launched an outbreak surveillance system, the Canadian COVID-19 Outbreak Surveillance System (CCOSS), with the goal of monitoring incidence and severity of coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreaks across various community settings and complementing case surveillance. Methods: Seven provinces were included in this report; these provinces submitted weekly cumulative COVID-19 outbreak line lists to CCOSS in 2021. Data includes administrative variables (e.g. date outbreak declared, date outbreak declared over, outbreak identifier), 24 outbreak settings, and number of confirmed cases and outcomes (hospitalization, death). Descriptive analyses for COVID-19 outbreaks across Canada from January 3, 2021, to January 1, 2022, were performed examining trends over time, severity, and outbreak size. Results: Incidence of outbreaks followed similar trends to case incidence. Outbreaks were most common in school and childcare settings (39%) and industrial/agricultural settings (21%). Outbreak size ranged from 2 to 639 cases per outbreak; the median size was four cases per outbreak. Correctional facilities had the largest median outbreak size with 18 cases per outbreak, followed by long-term care facilities with 10 cases per outbreak. During periods of high case incidence, outbreaks may be under-ascertained due to limited public health capacity, or reporting may be biased towards high-risk settings prioritized for testing. Outbreaks reported to CCOSS were dominated by jurisdictions with the largest populations. Conclusion: The trends illustrate that COVID-19 outbreaks in 2021 were reported most frequently in community settings such as schools; however, the largest outbreaks occurred in congregate living settings. The information gathered from outbreak surveillance complemented case incidence trends and furthered understanding of COVID-19 in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».