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Enregistrement W7116667795 · doi:10.3138/jammi-2025-0012

Experience of COVID-19 universal screening in obstetrical units in Quebec, Canada

2025· article· en· W7116667795 sur OpenAlexaffvenueabout
Elisabeth McClymont, France Leduc, Isabelle Vachon, Marie-Claude Tanguay, Laurent Tordjman, Bi Lan Wo, Anne-Julie Dubé, Suzanne Taillefer, Isabelle Boucoiran

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association of Medical Microbiology and Infectious Disease Canada · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineDéveloppement Economique LongueuilUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptomaticScreening testTest (biology)PregnancyMedical screening

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: During the COVID-19 pandemic, some jurisdictions used universal screening for SARS-CoV-2 infection at obstetrical units. This study evaluated the utility of this screening strategy. Methods: We assessed the asymptomatic infection rate and test positivity rate at six obstetrical units in Quebec, Canada. Results: 32,663 parturients were admitted to the six obstetrical units, of which 77.5% were tested for SARS-CoV-2 on admission. Among all six sites, 388 parturients (1.2% [95% CI 1.07% to 1.31%]) tested positive for SARS-CoV-2. Of these, 74.2% were asymptomatic. Rates of positive asymptomatic admissions were similar across sites, ranging from 0.5% to 1.3%. Test positivity rates among parturients varied across the pandemic, ranging from 0.0% to 9.0%. Three nosocomial SARS-CoV-2 infections occurred, with two occurring at the same site. Conclusions: Non-universal strategies such as symptom-based screening and personal protective equipment may be more practical and cost effective for future respiratory pandemics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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