Canadian COVID-19 Outbreak Surveillance System: implementation of national surveillance during a global pandemic
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Early in the SARS-CoV-2 pandemic, the need to develop systematic outbreak surveillance at the national level to monitor trends in SARS-CoV-2 outbreaks was identified as a priority for the Public Health Agency of Canada (PHAC). The Canadian COVID-19 Outbreak Surveillance System (CCOSS) was established to monitor the frequency and severity of SARS-CoV-2 outbreaks across various community settings. INTERVENTION: PHAC engaged with provincial/territorial partners in May 2020 to develop goals and key data elements for CCOSS. In January 2021, provincial/territorial partners began submitting cumulative outbreak line lists on a weekly basis. OUTCOMES: Eight provincial and territorial partners, representing 93% of the population, submit outbreak data on the number of cases and severity indicators (hospitalizations and deaths) for 24 outbreak settings to CCOSS. Outbreak data can be integrated with national case data to supply information on case demographics, clinical outcomes, vaccination status, and variant lineages. Data aggregated to the national level are used to conduct analyses and report on outbreak trends. Evidence from CCOSS analyses has been useful in supporting provincial/territorial outbreak investigations, informing policy recommendations, and monitoring the impact of public health measures (vaccination, closures) in specific outbreak settings. IMPLICATIONS: The development of a SARS-CoV-2 outbreak surveillance system complemented case-based surveillance and furthered the understanding of epidemiological trends. Further efforts are required to better understand SARS-CoV-2 outbreaks for Indigenous populations and other priority populations, as well as create linkages between genomic and epidemiological data. As SARS-CoV-2 outbreak surveillance enhanced case surveillance, outbreak surveillance should be a priority for emerging public health threats.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».