Tracking public health, utilization and outcomes during a pandemic using monitoring surveys
Notice bibliographique
Résumé
Surveys can be a critical tool in monitoring public health during emergencies. Existing surveillance systems may provide timely reporting of cases and deaths associated with diseases. However, during COVID-19 they did not provide accurate information on the number of cases with virus-related symptoms, testing and treatment seeking. In fact, the surge of potentially infected individuals seeking diagnosis, testing and treatment represented a serious but largely unmeasured dimension of the crisis. This study aimed to evaluate the potential value of monitoring health, attitudinal, and behavioral dimensions that are not included in current U.S. disease surveillance systems during population health emergencies. Additionally, it seeks to demonstrate the feasibility of designing and implementing a low-cost, rapid-turnaround health and behavioral monitoring system when comparable data from existing surveillance systems are unavailable. From March through November 2020, we conducted national surveys with approximately 1,000 interviews each month with Census-balanced samples from a large national commercial panel. These surveys employed replicate national samples drawn from all 50 US states and the District of Columbia. A total of 9,200 interviews, averaging about 20 min in length, were completed over the course of the nine months of fielding. Nearly a quarter of respondents (22%) reported they had been sick for three days or longer since January with what might be COVID. Respondents were questioned about their symptoms, whether they had seen a doctor, had a confirmatory test for the COVID virus, and test results. Approximately one in ten respondents were currently experiencing COVID-like symptoms each month (95% CI: 10.7-12.0%). These numbers dwarf the 0.3% in April and 3.6% in November who had ever had a COVID positive test result. Moreover, 42% of these symptomatic adults sought medical care or testing, increasing strains on the health care system,. Although surveys may not be needed to estimate diagnosed cases, hospitalizations, or deaths, they can provide the missing data on symptomatic cases in the population, the proportion seeking medical care, ability to obtain a confirmatory test, and reasons for not seeking care or testing. This study demonstrates the ability of surveys to provide such information in a timely fashion, which could be replicated in other countries.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».