Characteristics Associated With Household Transmission of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in Ontario, Canada: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Within-household transmission of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection has been identified as one of the main sources of spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19) after lockdown restrictions and self-isolation guidelines are implemented. Secondary attack rates among household contacts are estimated to be 5-10 times higher than among non-household contacts, but it is unclear which individuals are more prone to transmit infection within their households. METHODS: Using address matching, a cohort was assembled of all individuals with laboratory-confirmed COVID-19 residing in private households in Ontario, Canada. Descriptive analyses were performed to compare characteristics of cases in households that experienced secondary transmission versus those that did not. Logistic regression models were fit to determine index case characteristics and neighborhood characteristics associated with transmission. RESULTS: Between January and July 2020, there were 26 714 individuals with COVID-19 residing in 21 226 households. Longer testing delays (≥5 vs 0 days; odds ratio [OR], 3.02; 95% confidence interval [CI], 2.53-3.60) and male gender (OR, 1.28; 95% CI, 1.18-1.38) were associated with greater odds of household secondary transmission, while being a healthcare worker (OR, .56; 95% CI, .50-.62) was associated with lower odds of transmission. Neighborhoods with larger average family size and a higher proportion of households with multiple persons per room were also associated with greater odds of transmission. CONCLUSIONS: It is important for individuals to get tested for SARS-CoV-2 infection as soon as symptoms appear, and to isolate away from household contacts; this is particularly important in neighborhoods with large family sizes and/or crowded households.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».