Characterization and evolution of infection control practices among severe acute respiratory coronavirus virus 2 (SARS-CoV-2)–infected healthcare workers in acute-care hospitals and long-term care facilities in Québec, Canada, Spring 2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this study, we aimed to (1) estimate the severe acute respiratory coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection rate and the secondary attack rate among healthcare workers (HCWs) in Québec, the most affected province of Canada during the first wave; (2) describe the evolution of work-related exposures and infection prevention and control (IPC) practices in infected HCWs; and (3) compare the exposures and practices between acute-care hospitals (ACHs) and long-term care facilities (LTCFs). DESIGN: Survey of cases. PARTICIPANTS: The study included Québec HCWs from private and public institutions with laboratory-confirmed coronavirus disease 2019 (COVID-19) diagnosed between March 1 and June 14, 2020. HCWs aged ≥18 years who worked during the exposure period and survived their illness were eligible for the survey. METHODS: After obtaining consent, 4,542 HCWs completed a standardized questionnaire. COVID-19 rates and proportions of exposures and practices were estimated and compared between ACHs and LTCFs. RESULTS: HCWs represented 13,726 (25%) of 54,005 reported COVID-19 cases in Québec and had an 11-times greater rate of COVID-19 than non-HCWs. Their secondary household attack rate was 30%. Most affected occupations were healthcare support workers, nurses and nurse assistants working in LTCFs (45%) and ACHs (30%). Compared to ACHs, HCWs in LTCFs had less training, higher staff mobility between working sites, similar PPE use, and better self-reported compliance with at-work physical distancing. Suboptimal IPC practices declined over time but were still present at the end of the first wave. CONCLUSION: Québec HCWs and their families were severely affected during the first wave of COVID-19. Insufficient pandemic preparedness and suboptimal IPC practices likely contributed to high transmission in both LTCFs and ACHs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».