COVID-19 rapid antigen testing and transmission risk associated with different activities or settings: Two living rapid reviews
Notice bibliographique
Résumé
The key questions guiding these living rapid reviews are: KQ1: What is the effectiveness of different COVID-19 rapid testing strategies* including self-administered versus supervised testing, and different testing frequencies (e.g., one off compared to serial testing at different intervals for different lengths of time) at detecting infectiousness or reducing transmission? KQ2: What is the risk of COVID-19 transmission associated with different activities (e.g., dining, exercising etc.) or settings (e.g., educational, hospitality etc.) and what factors contribute to risk (e.g., type of contact, number of contacts, time within the risk environment)? KQ3: How does transmission risk of common activities alter with background population prevalence of SARS-CoV-2 and population vaccine coverage? *This review does not focus on the comparison of rapid antigen detection tests with a reference standard reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) test or the choice of individual tests. This research was funded by the Health Research Board through Evidence Synthesis Ireland [HRB Grant Number CBES-2018-001]. The living rapid reviews were also funded by The Strategy for Patient-Oriented Research Evidence Alliance (SPOR EA) which is supported by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) under the Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) initiative.
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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 | 0,049 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».