Non-Pharmaceutical Interventions on COVID-19 in Workers and Residents of Nursing Homes in Geneva: A Mixed Qualitative and Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the impact of varying levels of non-pharmaceutical interventions (NPIs) on COVID-19 transmission in nursing homes during the first wave of the pandemic. Background/Objectives: The primary aim involved exploring qualitative insights from staff and management regarding the implementation of NPIs. The secondary aim was to determine the cumulative incidence of PCR-confirmed COVID-19 cases among residents. Incident rate ratios (IRRs) were the calculated levels of NPI restrictiveness. Methods: We used a mixed methodology to identify factors that might have affected COVID-19 expansion in nursing homes in the canton of Geneva, Switzerland. For the qualitative component, we interviewed the Attending Physicians and/or Director of each nursing home. In the quantitative component, we calculated incident rate ratios (IRRs) for infection between the three levels of COVID-19-related measures taken in these nursing homes, and the cumulative incidence of PCR-confirmed COVID-19 cases in their resident population. This study was conducted in 12 nursing homes located in the canton of Geneva, Switzerland, between 1 March 2020, and 1 June 2020. Results: Most nursing homes mandated NPIs for their staff and residents during the first wave of COVID-19. We found an equal distribution of maximally (n = 4), moderately (n = 4), and minimally (n = 4) restrictive NPIs for nursing home workers and residents. The extent of NPIs implemented was not shown to be significantly associated with the cumulative incidence of COVID-19 cases among residents (maximally restrictive IRR = 3.90, 95%CI 0.82–45.54, p = 0.184; moderately restrictive IRR = 3.55, 95%CI 0.75–41.42, p = 0.212; minimally restrictive IRR = reference). Conclusions: Nursing homes in our study showed high variability in which NPIs, and to what extent, they implemented, with no significant relationship between the restrictiveness of NPIs and COVID-19 incidence among nursing home residents. This suggests that other factors influence the transmission of COVID-19 in these settings. Future research should explore additional determinants and the balance between strict NPIs and the overall well-being of residents.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».