Risk factors for retirement home COVID-19 outbreaks in Ontario, Canada: A population-level cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The epidemiology of COVID-19 in retirement homes (also known as assisted living facilities) is largely unknown. We examined the association between retirement home and community level characteristics and the risk of COVID-19 outbreaks in retirement homes during the first wave of the COVID-19 epidemic. Methods We conducted a population-based retrospective cohort study of licensed retirement homes in Ontario, Canada, from March 1st - September 24th, 2020. Our primary outcome was a COVID-19 outbreak (≥1 resident or staff confirmed case by validated nucleic acid amplification assay). We used time-dependent proportional hazards methods to model the associations between retirement home and community level characteristics and COVID-19 outbreaks. Results Our cohort included all 770 licensed retirement homes in Ontario, which housed 56,491 residents. There were 172 (22.3%) COVID-19 retirement home outbreaks involving 1,045 (1.9%) residents and 548 staff (1.5%). COVID-19 cases were distributed unevenly across retirement homes, with 1,593 (92.2%) resident and staff cases occurring in 77 (10%) of homes. The adjusted hazard of a COVID-19 outbreak in a retirement home was positively associated with homes that had a large resident capacity, homes that were co-located with a long-term care facility, large corporate owned chains, homes that offered many services onsite, increases in regional COVID-19 incidence, and a higher community-level ethnic concentration. Interpretation Readily identifiable retirement home-level characteristics are independently associated with COVID-19 outbreaks and may support risk identification. A higher ethnic concentration of the community surrounding a retirement home is associated COVID-19 outbreaks, with an uncertain mechanism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».