COVID-19 proactive screening protocol during early outbreak using web-based application: Implementation in Thai Rural Area
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by an infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has been recognized as one of the biggest problems to human health worldwide. The potential strategy to control the spreading of the virus is awareness of infection status, especially among non-patient under investigation (non-PUI). Additionally, implementing gathering control and suspending “social distancing” are key to a decrease in the chance of infection. This study aimed to conduct and implement the pilot management system for COVID-19 testing and to perform proactive screening test among non-PUI people in Phayao Province, the rural area of Thailand. This was a cross-sectional study. People who could access websites- or mobile applications were eligible to be recruited into the study. An online questionnaire was developed to collect information on socio-demographics, medical conditions and symptoms related to COVID-19 from participants who were living in Phayao Province from July to August 2020. 200 participants performed self-evaluation but only 143 (71.5%) participants booked an appointment and visited the collecting site to get the test. There were 25 (9%) participants being at high risk of infection. The nasopharyngeal/throat swabs were collected and proceeded to determine a presence of SARS-CoV-2 using RT-PCR. Of all, none was found to be positive for SARS-CoV-2. In conclusion, this developed management system would be an important tool for managing laboratory testing during the COVID-19 outbreak by means of reducing the chance of infection in the epidemic situation. This proactive screening system can also be applied for other medical testing and services.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».