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Enregistrement W4386252550 · doi:10.1101/2023.08.28.23294549

Environmental surveillance for SARS-CoV-2 for outbreak detection in hospital: A single centre prospective study

2023· preprint· en· W4386252550 sur OpenAlexafffund
Prachi Ray, Bryant Lim, Katarina Zorcic, Jennie Johnstone, Aaron Hinz, Alexandra M.A. Hicks, Alex Wong, Derek R. MacFadden, Caroline Nott, Lucas Castellani, Rees Kassen, Michael Fralick

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensNOSM UniversityOttawa HospitalSinai Health SystemCarleton UniversityUniversity of TorontoSault Area HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOutbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Emergency medicine2019-20 coronavirus outbreakProspective cohort studyVirologyEnvironmental healthInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Identifying COVID-19 outbreaks in hospitals at an early stage requires active surveillance. Our objective was to assess whether floor swabs correlated with COVID-19 outbreak status in hospital. We swabbed the floors of an inpatient ward at Mount Sinai Hospital for 32 weeks, from October 31, 2022 to June 15, 2023 and RT-qPCR analysis provided a quantification cycle of detection for each positive swab. 182 swabs were processed for SARS CoV-2, of which 98.4% were positive. Two COVID-19 outbreaks were declared during the study period. The median viral copy number was 210 (IQR, 49 to 1018) during non-outbreak periods and 653 (IQR, 300 to 1754) during outbreak periods. Analyzing the number of viral copies of SARS-CoV-2, instead of percentage positivity, gave a clearer view of changes in outbreak status over time, thereby illustrating the benefits of this approach to monitor pathogen load in hospital settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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