Serologic Surveillance and Phylogenetic Analysis of SARS-CoV-2 Infection in Hospital Health Care Workers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND It is unclear how, when and where health care workers (HCW) working in hospitals are infected with SARS-CoV-2. METHODS Prospective cohort study comprising 4-weekly measurement of SARS-CoV-2 specific antibodies and questionnaires from March to June 2020. We compared SARS-CoV-2 incidence between HCW working in Covid-19 patient care, HCW working in non-Covid-19 patient care and HCW not in patient care. Phylogenetic analyses of SARS-CoV-2 samples from patients and HCW were performed to identify potential transmission clusters. RESULTS We included 801 HCW: 439 in the Covid-19 patient care group, 164 in the non-Covid-19 patient care group and 198 in the no patient care group. SARS-CoV-2 incidence was highest in HCW working in Covid-19 patient care (13.2%), as compared with HCW in non-Covid-19 patient care (6.7%, hazard ratio [HR] 2.2, 95% confidence interval [CI] 1.2 to 4.3) and in HCW not working in patient care (3.6%, HR 3.9, 95% CI 1.8 to 8.6). Within the group of HCW caring for Covid-19 patients, SARS-CoV-2 cumulative incidence was highest in HCW working on Covid-19 wards (25.7%), as compared with HCW working on intensive care units (7.1%, HR 3.6, 95% CI 1.9 to 6.9), and HCW working in the emergency room (8.0%, HR 3.3, 95% CI 1.5 to 7.1). Phylogenetic analyses on Covid-19 wards identified multiple potential HCW-to-HCW transmission clusters while no patient-to-HCW transmission clusters were identified. CONCLUSIONS HCW working on Covid-19 wards are at increased risk for nosocomial SARS-CoV-2 infection, with an important role for HCW-to-HCW transmission. (Funded by the Netherlands Organization for Health Research and Development ZonMw & the Corona Research Fund Amsterdam UMC; Netherlands Trial Register number NL8645)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».