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Enregistrement W4386930928 · doi:10.3389/fpubh.2023.1103133

Seroprevalence survey of SARS-CoV-2, community behaviors, and practices in Kansanshi and Kalumbila mining towns

2023· article· en· W4386930928 sur OpenAlexaff
Temple Kahilu Mumba, Kylie Van Der Merwe, Mark J. Divall, Kelvin Mwangilwa, Nkomba Kayeyi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensFirst Quantum Minerals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeroprevalenceOutbreakPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Test (biology)Cross-sectional studyEnvironmental healthCluster (spacecraft)GeographySocioeconomicsVeterinary medicineDiseaseImmunologyVirologySerologyInfectious disease (medical specialty)BiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Coronavirus disease 2019 (SARS-CoV-2) was declared a global pandemic by WHO after it spreads quickly around the world from its source city in Wuhan. Africa has some of the lowest documented SARS-CoV-2 incidences globally, with over 9 million confirmed cases as of December 2022. This may be due to efficient mitigation, outbreak response, or demographic traits. Surveillance capability may have suffered as nations changed funding, regulations, and testing plans. Therefore, this study was to document the prevalence of SARS-CoV-2, its characteristics, and the socio-economic characteristics in the two mining districts of Solwezi and Kalumbila of Zambia. Methods: Between 28 March and 26 April 2021, a cross-sectional cluster-sample survey of households in two mining districts of Zambia was conducted. Twenty standard enumeration areas (SEAs) were randomly selected in Kansanshi (17 SEA) and Kalumbila (3 SEA) from a total of 67 SEA that encompass the two mines. Members of households aged <5 years were not eligible to participate in the survey. All participants that consented to participate in the interview were also asked to consent to test for SARS-CoV-2 infection using a rapid diagnostic test (RDT), which tested for recent infection and past exposure to the virus (IgM and IgG, respectively). Result: Out of the total sample of 3,047 that were present for the interview, 622 of them agreed to test for COVID-19. Of the total that tested for SARS-CoV-2, 2.6% were IgM positive while 9.0% were IgG positive. Despite the above results, 1,586 participants that agreed to the interview indicated a low self-risk assessment of getting COVID-19 (46.5%) or someone (45.5%). On the public health measures, participants who did handwashing more than usual (65.0%), not hand sanitizing more than usual (69.0%), not disinfecting surfaces in their households than usual (87.5%), not avoiding drinking from bars or nightclubs (90.6%), and not wearing a mask when out in public places (71.1%). In the logistic multivariable model, participants with age 24 years and above (AOR = 2.94; 95% CI = 1.10, 7.81) and having experienced symptoms of SARS-CoV-2 (AOR = 2.60; 95% CI: 1.33, 5.05) had a significant effect on testing positive for SARS-CoV-2. Conclusion: Although the results showed that active COVID-19 prevalence in Solwezi and Kalumbila communities surrounding the two mines was low, exposure to infection was five times high. Government and mining firms should continue to sensitize the community members on the preventive measures of COVID-19 and continue with community testing so that all those positive but without symptoms can self-isolate and those with symptoms and sick can be admitted to the hospital.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,266
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,159 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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