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Enregistrement W4403338576 · doi:10.2807/1560-7917.es.2024.29.41.2300719

Association between delayed outbreak identification and SARS-CoV-2 infection and mortality among long-term care home residents, Ontario, Canada, March to November 2020: a cohort study

2024· article· en· W4403338576 sur OpenAlexaffabout
Kevin A. Brown, Sarah A. Buchan, Adrienne K Chan, Andrew P. Costa, Nick Daneman, Gary Garber, Michael Hillmer, Aaron Jones, James M. Johnson, Dylan Kain, Kamil Malikov, Richard G Mather, Allison McGeer, Kevin L. Schwartz, Nathan M. Stall, Jennie Johnstone

Notice bibliographique

RevueEurosurveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSinai Health SystemSt Joseph's Health CentreMinistry of Health and Long Term CareUniversity of OttawaWomen's College HospitalQueen's UniversityMcMaster UniversitySunnybrook HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakMedicineIncidence (geometry)CohortCumulative incidenceDemographyVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundLate outbreak identification is a common risk factor mentioned in case reports of large respiratory infection outbreaks in long-term care (LTC) homes.AimTo systematically measure the association between late SARS-CoV-2 outbreak identification and secondary SARS-CoV-2 infection and mortality in residents of LTC homes.MethodsWe studied SARS-CoV-2 outbreaks across LTC homes in Ontario, Canada from March to November 2020, before the COVID-19 vaccine rollout. Our exposure (late outbreak identification) was based on cumulative infection pressure (the number of infectious resident-days) on the outbreak identification date (early: ≤ 2 infectious resident-days, late: ≥ 3 infectious resident-days), where the infectious window was -2 to +8 days around onset. Our outcome consisted of 30-day incidence of secondary infection and mortality, based on the proportion of at-risk residents with a laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infection with onset within 30 days of the outbreak identification date.ResultsWe identified 632 SARS-CoV-2 outbreaks across 623 LTC homes. Of these, 36.4% (230/632) outbreaks were identified late. Outbreaks identified late had more secondary infections (10.3%; 4,437/42,953) and higher mortality (3.2%; 1,374/42,953) compared with outbreaks identified early (infections: 3.3%; 2,015/61,714; p < 0.001, mortality: 0.9%; 579/61,714; p < 0.001). After adjustment for 12 LTC home covariates, the incidence of secondary infections in outbreaks identified late was 2.90-fold larger than that of outbreaks identified early (OR: 2.90; 95% CI: 2.04-4.13).ConclusionsThe timeliness of outbreak identification could be used to predict the trajectory of an outbreak, plan outbreak measures and retrospectively provide feedback for quality improvement, with the objective of reducing the impacts of respiratory infections in LTC home residents.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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