Digital Epidemiology for Resilient Health System Response to Pandemics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Digital epidemiology is an emerging branch of epidemiology that is enabled by digital tools and data sources. The extent to which digital epidemiology promoted health systems resilience during the COVID-19 pandemic remains an open question. The objective of this dissertation was to study the role of digital epidemiology in promoting resilient pandemicresponse using both analytic approaches to demonstrate specific use cases and a qualitative approach to study implementation. Methods: The first objective was a qualitative study of public-private partnerships between Canadian technology companies and health organizations to develop and deploy novel digital tools. The second objective was a spatial epidemiological study that created a social vulnerability index (SVI) using Census data in Canada and demonstrated its application in Ontario. The third objective was another spatial epidemiological study that assessed the suitability of smartphone-based mobility data (SBMD) to study urban greenspace use in Toronto. Finally, the fourth objective was a predictive modelling study that examined the stability of population-level prediction models designed to predict adverse COVID-19 outcomes (i.e., hospitalization, intensive care unit admission, and death) to dataset shift during the pandemic. Results: The first study explored the barriers and enablers of effective partnerships across three distinct digital applications. The second study demonstrated a positive association between the SVI and COVID-19 outcomes and a negative association between the SVI and COVID-19 vaccine uptake both across Ontario and the Greater Toronto Area. The third study illustrated how sampling bias, spatial inconsistencies, temporal variation, and the unavailability of disaggregated measures can hinder analyses with pre-aggregated SBMD. Finally, the fourth study characterized the impact of different sources of dataset shift such as the initial spread of SARS-CoV-2 through demographically diverse communities, the rise of stark health disparities in infection and disease severity, and the timing and eligibility of vaccination. Conclusions: This dissertation explored how digital epidemiology can facilitate resilient health system response to pandemics. It generated new knowledge about predictive models and data sources as well as how to guide partnerships to design and deploy digital tools. The findings within have considerable implications to guide future research, policy, and practice.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».