Impact of the COVID-19 Pandemic on Food Safety Inspection Outcomes in Toronto, Canada: A Bayesian Interrupted Time Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus (COVID-19) pandemic resulted in major disruptions to the food service industry and regulatory food inspections. The objective of this study was to conduct an interrupted time series analysis to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on food safety inspection trends in Toronto, Canada. Inspection data for restaurants and take-out establishments were obtained from 2017 to 2022 and summarized as weekly counts of inspections, pass ratings, and total infractions. Bayesian segmented regression was conducted to evaluate the impact of the pandemic on weekly infraction and inspection pass rates. On average, a 0.31-point lower weekly infraction rate (95% credible interval [CI]: 0.23, 0.40) and a 2.0% higher probability of passing inspections (95% CI: 1.1%, 3.0%) were predicted in the pandemic period compared to prepandemic. Models predicted lower infraction rates and higher pass rates immediately following the pandemic, with additional variability compared to the prepandemic period, that were regressing back toward pre-pandemic levels in 2022. Seasonal effects were also identified, with infraction rates highest in April and pass rates lowest in August. The COVID-19 pandemic resulted in an initial positive effect on food safety outcomes in restaurants and take-out food establishments in Toronto, but this effect appears to be temporary. This finding could be due to the beneficial impact of COVID-19 protection measures in these establishments or other factors such as less volume of customers. Additional research is needed to investigate causes of the identified differences as well as seasonal and long-term inspection trends postpandemic. Results can inform future food safety inspection planning, outreach, and pandemic preparedness.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».