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Enregistrement W4414600508 · doi:10.2196/69655

Comparison of Virus Watch COVID-19 Positivity, Incidence, and Hospitalization Rates With Other Surveillance Systems: Surveillance Study

2025· article· en· W4414600508 sur OpenAlexvenueno aff
Wing Lam Erica Fong, Vincent Nguyen, Sarah Beale, Thomas Byrne, Cyril Geismar, Ellen Fragaszy, Jana Kovar, Alexei Yavlinsky, Ibrahim Abubakar, Andrew Hayward, Robert W Aldridge

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésPublic health surveillancePublic healthEpidemiological surveillanceIncidence (geometry)Disease surveillanceEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Effective disease surveillance is essential for understanding pathogens' epidemiology, detecting outbreaks, and enabling timely public health responses. In the United Kingdom, large-scale studies, such as the Office for National Statistics COVID-19 Infection Survey (CIS), have monitored SARS-CoV-2 transmission but required significant resources, making them challenging to sustain when pandemic-specific funding ends and also in resource-limited settings. In contrast, the Virus Watch study, at lower cost, relied on self-reported and linked national testing data as well as symptomatic testing, while Severe Acute Respiratory Infections Watch (SARI) leveraged hospital data for cost-effective surveillance. Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of Virus Watch as a surveillance system in monitoring COVID-19 positivity, incidence, and hospitalization rates in England and Wales, using data from the CIS and SARI as benchmarks for comparison, while considering the key differences in the study designs, including recruitment strategies, incentives, and testing criteria. Methods: We used the Virus Watch prospective community cohort study to estimate COVID-19 positivity, incidence, and hospitalization rates in England and Wales from June 2020 to March 2023. Rate estimates were compared with CIS modeled positivity and incidence rates, and with SARI COVID-19 hospitalization rates. Global synchrony between datasets was measured using overall Spearman ⍴ and local synchrony using 9-week rolling Spearman ⍴. For England, comparisons with CIS estimates used Virus Watch rates calculated with and without linked national testing data. Positivity rates were also assessed overall and separately before and after the end of free national testing. Results: A total of 58,628 participants were recruited into the Virus Watch study, of whom 52,526 (89.6%) were resident in England and 1532 (2.6%) in Wales; region was missing for the remainder. Virus Watch-estimated COVID-19 positivity and incidence rates in England, calculated with and without linked testing data, showed strong global synchrony with CIS estimates (positivity ⍴: 0.91 and 0.90; both P<.001 and incidence ⍴: 0.92 and 0.90; both P<.001) and strong local synchrony (positivity ⍴: median 0.75, IQR 0.53-0.85 and median 0.67, IQR 0.47-0.83, and incidence ⍴: median 0.76, IQR 0.49-0.88 and median 0.66, IQR 0.45-0.82), despite having lower absolute values. Global and local synchrony of positivity rates were similar for periods before and after the end of free national testing, although the difference between Virus Watch and CIS estimates was greater post-free testing. COVID-19 hospitalization rates were also lower and less synchronized with SARI estimates. In Wales, Virus Watch estimates exhibited greater variability (positivity ρ: 0.75, P<.001; incidence rate ρ: 0.85, P<.001) and lower local synchrony (positivity ρ: median 0.61, IQR 0.34-0.74, and incidence ρ: median 0.52, IQR 0.38-0.71) compared to England. Conclusions: Our results highlight the effectiveness of the Virus Watch approach in providing accurate estimates of COVID-19 positivity and incidence rates, even in the absence of national surveillance systems. This low-cost method can be adapted to various settings, particularly low-resource ones, to strengthen public health surveillance and inform timely interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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