Predictors of later COVID-19 test seeking
Notice bibliographique
Résumé
Background: Delays in COVID-19 testing may increase the risk of secondary household and community transmission. Little is known about what patient characteristics and symptom profiles are associated with delays in test seeking. Methods: We conducted a retrospective cohort study of all symptomatic patients diagnosed with COVID-19 and assessed in a COVID Expansion to Outpatients (COVIDEO) virtual care program between March 2020 and June 2021. The primary outcome was later test seeking more than 3 days from symptom onset. Multivariable logistic regression was used to examine predictors of later testing including patient characteristics and symptoms (30 individual symptoms or 7 symptom clusters). Results: Of 5,363 COVIDEO patients, 4,607 were eligible and 2,155/4,607 (46.8%) underwent later testing. Older age was associated with increased odds of late testing (adjusted odds ratio [aOR] 1.007/year; 95% CI 1.00 to 1.01), as was history of recent travel (aOR 1.4; 95% CI 1.01 to 1.95). Health care workers had lower odds of late testing (aOR 0.50; 95% CI 0.39 to 0.62). Late testing was associated with symptoms in the cardiorespiratory (aOR 1.2; 95% CI 1.05, 1.36), gastrointestinal (aOR = 1.2; 95% CI 1.04, 1.4), neurological (aOR 1.1; 95% CI 1.003, 1.3) and psychiatric (aOR 1.3; 95% CI 1.1, 1.5) symptom clusters. Among individual symptoms, dyspnea, anosmia, dysgeusia, sputum, and anorexia were associated with late testing; pharyngitis, myalgia, and headache were associated with early testing. Conclusion: Certain patient characteristics and symptoms are associated with later testing, and warrant further efforts to encourage earlier testing to minimize transmission.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».