Emergency Knowledge Translation, COVID-19 and indoor air: evaluating a virtual ventilation and filtration consultation program for community spaces in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An October, 2021 review of Public Health Ontario's COVID-19 guidance for congregate settings such as shelters and long-term care homes demonstrated that this guidance did not include references to ventilation or filtration. In April 2022, an interdisciplinary team with expertise in indoor air quality (IAQ), engineering, epidemiology, community programming and knowledge translation launched a virtual ventilation and filtration consultation program for community spaces in Toronto, Ontario. The program gives people working in community spaces direct access to IAQ experts through 25-min online appointments. The program aims to help reduce the risk of COVID-19 transmission in community spaces, and was designed to help compensate for gaps in public health guidance and action. METHODS: Representatives from participating organizations (n. 27) received a link to an online survey via email in April 2023. Survey questions explored the impacts of the program on topics such as: purchase and use of portable air filters; maintenance and use of bathroom fans; and, maintenance and modification of HVAC systems. Survey participation was anonymous, and no demographic information was collected from participants. RESULTS: Representatives from 11 organizations completed the survey (40%). Of those who responded, nine (82%) made changes as a result of the program, with eight (73%) making two or more changes such as purchasing portable air filters and increasing routine maintenance of HVAC systems. CONCLUSIONS: When presented with brief access to expert support and tailored plain language guidance, people working in community spaces increased their use of ventilation and filtration strategies for COVID-19 infection prevention and control.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».