Disparition rapide de la grippe après la mise en œuvre de mesures d'atténuation de la COVID-19 à Hamilton, Ontario
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Des mesures de santé publique, telles que la distanciation physique et la fermeture des écoles et des services non essentiels, ont été rapidement mises en œuvre au Canada pour freiner la propagation de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Nous avons cherché à étudier les conséquences des mesures d'atténuation pendant la vague printanière de COVID-19 sur l'incidence d'autres virus respiratoires confirmés en laboratoire à Hamilton, en Ontario. Méthodes : Tous les échantillons d'écouvillons nasopharyngés (n = 57 503) soumis à un dépistage systématique du virus respiratoire dans un laboratoire régional desservant tous les centres hospitaliers de soins de courte durée de Hamilton entre janvier 2010 et juin 2020 ont été examinés. Les tests de dépistage de la grippe A et B, du virus respiratoire syncytial, du métapneumovirus humain, du virus para-influenza I-III, de l'adénovirus et du rhinovirus/entérovirus ont été effectués systématiquement à l'aide d'un panel multiplex de virus respiratoires par réaction en chaîne par polymérase mis au point par le laboratoire. Un modèle de régression linéaire bayésien a été utilisé pour déterminer la tendance des taux de positivité de tous les échantillons de grippe au cours des 26 premières semaines de chaque année de 2010 à 2019. Le taux de positivité moyen de l'inférence bayésienne a été comparé au taux de positivité hebdomadaire des échantillons de grippe rapporté en 2020. Résultats : Le taux de positivité de la grippe en 2020 a fortement diminué après la mise en œuvre d’interventions relatives à la COVID-19 à l'échelle de la population. Les semaines 12–26 ont rapporté 0 % de positivité pour la grippe, à l'exception de 0,1 % rapporté la semaine 13. Conclusion : Les mesures de santé publique mises en œuvre pendant la pandémie de COVID-19 ont été associées à une incidence réduite d'autres virus respiratoires et devraient être envisagées pour atténuer la gravité de la grippe saisonnière et des pandémies dues à d'autres virus respiratoires.
Stored with the screening record, where it is evidence for the labels above.
How this classification was reachedexpand
The three-model screen
all 5,600 screened works →All three models called this out of scope.
Epidemiological analysis of the collapse in influenza positivity after COVID-19 mitigation in Hamilton; a Canadian setting but the object is viral epidemiology, not the research system.
The study examines influenza incidence after public health interventions, not the conduct of research.
Epidemiology of influenza under COVID-19 public health measures; studies disease incidence, not research practice.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".