Características de los casos y contactos de COVID-19 identificados en un área de Madrid durante el inicio de la desescalada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deescalation began in May 2020 increases \nsocial interaction, which has an influence on \nCOVID-19 epidemiological surveillance. The aim of this \nstudy was the characterization of COVID-19 cases detected \nduring this period. \nMethods: We analyzed certain variables of interest \ncoming from the epidemiological surveys carried out in \nan area of Madrid during May 2020, and stratified the \nresults depending on its temporal relation with the deescalation. \nPrevalence for each category of response and \naverage duration in minutes of the telephonic call were \ncalculated. Confidence intervals were estimated at 95%. \nResults: We included 167 cases, being 30.5% of them \nincident and 49.1% prevalent. The main source of infection \nwas home (38.0%; CI 95% 31.4-46.2). Regarding healthcare \nand social care workers, the main source of infection was \nworkplace (93.0%; 85.4-100). Average number of close contacts \nper case was 2.0 (1.8-2.2), being 1.5 (1.0-2.0) among \npre-deescalation incident cases and 2.4 (1.8-3.0) among those \npost-deescalation. Average duration of each survey was \n35.9 minutes (32.2-38.9), being 32.1 (24.4-39.8) among predeescalation \nincident cases and 37.0 (29.6-44.4) among those \npost-deescalation. Most of the contacts were household, \nboth before and after beginning of deescalation. \nConclusions: Home is the most prevalent place for \nthe acquisition of the infection among general population, \nwhile workplace is the most prevalent among healthcare \nand social care workers. The initial phase of deescalation \ndo not represents a change regarding sources of infection, \nbut it may increase the number of close contacts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».