SARS-CoV-2 Seroprevalence in 12 Cities of India from July-December 2020
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Objectives We sought to understand the spread of SARS-CoV-2 infection in urban India, which has surprisingly low COVID-19 deaths. Design Cross-sectional and trend analyses of seroprevalence in self-referred test populations, and of reported cases and COVID mortality data. Participants 448,518 self-referred individuals using a nationwide chain of private laboratories with central testing of SARS-CoV-2 antibodies and publicly available case and mortality data. Setting 12 populous cities with nearly 92 million total population. Main outcome measures Seropositivity trends and predictors (using a Bayesian geospatial model) and prevalence derived from mortality data and infection fatality rates (IFR). Results For the whole of India, 31% of the self-referred individuals undergoing antibody testing were seropositive for SARS-CoV-2 antibodies. Seropositivity was higher in females (35%) than in males (30%) overall and in nearly every age group. In these 12 cities, seroprevalence rose from about 18% in July to 41% by December, with steeper increases at ages <20 and 20-44 years than at older ages. The “M-shaped” age pattern is consistent with intergenerational transmission. Areas of higher childhood measles vaccination in earlier years had lower seropositivity. The patterns of increase in seropositivity and in peak cases and deaths varied substantially across cities. In Delhi, death rates and cases first peaked in June and again in November; Chennai had a single peak in July. Based local IFRs and COVID deaths (adjusted for undercounts), we estimate that 43%-65% of adults above age 20 had been infected (range of mid-estimates of 12%-77%) corresponding 26 to 36 million infected adults in these cities, or an average of 9-12 infected adults per confirmed case. Conclusion Even with relatively low death rates, the large cities of India had remarkably high levels of SARS-CoV-2 infection. Vaccination strategies need to consider widespread intergenerational transmission.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».