Dépistage actif chez les groupes courant un risque accru de contracter le SRAS-CoV-2 au Canada : coûts et ressources humaines nécessaires
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ CONTEXTE: Le dépistage du coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) est en grande partie passif, ce qui nuit au contrôle de l’épidémie. Nous avons élaboré des stratégies de dépistage actif du SRAS-CoV-2 au moyen d’une amplification en chaîne par polymérase couplée à une transcription inverse (RT-PCR) chez les groupes courant un risque accru de contracter le virus dans les provinces canadiennes. MÉTHODES: Nous avons identifié 5 groupes qui devraient être prioritaires pour le dépistage actif au moyen d’une RTPCR, soit les gens ayant été en contact avec une personne infectée par le SRAS-CoV-2 et ceux qui appartiennent à 4 populations à risque : employés d’hôpitaux, travailleurs en soins de santé communautaires ainsi qu’employés et résidents d’établissements de soins de longue durée, employés d’entreprises essentielles, et élèves et personnel scolaire. Nous avons estimé les coûts, les ressources humaines et la capacité de laboratoire nécessaires au dépistage des membres de ces groupes ou au dépistage sur des échantillons aléatoires aux fins de surveillance. RÉSULTATS: Du 8 au 17 juillet 2020, 41 751 dépistages par RT-PCR étaient réalisés chaque jour en moyenne dans les provinces canadiennes; nous avons estimé que ces tests mobilisaient 5122 employés et coûtaient 2,4 millions de dollars par jour (67,8 millions de dollars par mois). La recherche et le dépistage systématiques des contacts requerraient 1,2 fois plus de personnel et porteraient les coûts mensuels à 78,9 millions de dollars. S’il était réalisé en 1 mois, le dépistage de tous les employés des hôpitaux nécessiterait 1823 travailleurs supplémentaires et coûterait 29,0 millions de dollars. Pour la même période de temps, le dépistage de tous les travailleurs en soins de santé communautaires et de tous les employés et résidents des établissements de soins de longue durée nécessiterait 11 074 employés supplémentaires et coûterait 124,8 millions de dollars, et celui de tous les travailleurs essentiels nécessiterait 25 965 employés supplémentaires et coûterait 321,7 millions de dollars. Enfin, le dépistage sur 6 semaines de la population scolaire nécessiterait 46 368 employés supplémentaires et coûterait 816,0 millions de dollars. Les interventions visant à pallier les inefficacités, comme le dépistage à partir d’échantillons de salive et le regroupement des échantillons, pourraient réduire les coûts de 40 % et les besoins en personnel, de 20 %. Le dépistage de surveillance sur des échantillons de la population autre que les contacts coûterait 5 % des coûts associés à l’adoption d’une approche universelle de dépistage auprès des populations à risque. INTERPRÉTATION: Le dépistage actif des groupes courant un risque accru de contracter le SRAS-CoV-2 semble faisable et favoriserait la réouverture sûre et à grande échelle de l’économie et des écoles. Cette stratégie semble également abordable lorsque comparée aux 169,2 milliards de dollars versés par le gouvernement fédéral dans la lutte contre la pandémie en date de juin 2020.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".