Éclosion de COVID-19 dans un établissement de services personnels à Kingston, Ontario en 2020
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Pendant la pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19), l’Ontario a créé un plan de réouverture de l’économie en trois phases. Des éclosions étaient attendues à chaque phase. Une semaine après la phase deux de réouverture dans la région de l’administration provinciale de santé publique de de Kingston, Frontenac, Lennox et Addington, un cas positif a été signalé après trois semaines sans nouveau cas de COVID-19. L’objectif de ce rapport est de décrire cette éclosion de la COVID-19, déclarée dans un établissement de services personnels, et l’intervention de la santé publique pour contenir cette éclosion. Méthodes : L’enquête sur l’éclosion a porté sur tous les cas de COVID-19 survenus dans la région de Kingston, Frontenac, Lennox et Addington entre le 20 juin 2020 et le 3 juillet 2020. Des inspecteurs et des infirmières en Santé publique ont été rapidement déployés pour inspecter l’ESP. Une approche multimodale des dépistages à haut volume a impliqué des centres d’évaluation fixes, des capacités de dépistage au volant et des dépistages ciblés sur le site de l’éclosion. Les tests de dépistage ont été effectués par une amplification en chaîne par polymérase en temps réel au laboratoire local de Santé publique Ontario. Résultats : Trente-sept cas ont été liés à cette éclosion : 38 % par exposition directe à l’ESP; 32 % par contact familial; et 30 % par contact social et professionnel. Un événement de supercontamination a contribué à 38 % du total des cas. La majorité des cas se situaient dans les quintiles inférieurs ou moyens lorsque l’on analysait la difficulté matérielle. Les taux de dépistage ont été multipliés par quatre par rapport aux semaines de référence précédentes en réponse aux messages médiatiques et aux messages de Santé publique, ce qui a entraîné un faible pourcentage de positivité. Conclusion : L’interaction entre les dépistages intensifs et accessibles, la rapidité d’exécution en laboratoire, la recherche des contacts dans les 24 heures suivant l’obtention de résultats de laboratoire positifs conformément aux normes provinciales, une communication publique fréquente, les inspections rapides, l’auto-isolement et le port obligatoire du masque ont permis de stopper l’éclosion. Des inspections ou des autovérifications doivent être exigées dans tous les ESP avant la réouverture et les responsables de la gestion des éclosions doivent travailler avec les ESP pour réduire la possibilité d’événements de supercontamination.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: yes | Observational | high |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: yes | Observational | high |
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
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".