Non-occupational and occupational factors associated with specific SARS-CoV-2 antibodies among hospital workers – A multicentre cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Protecting healthcare workers (HCWs) from coronavirus disease-19 (COVID-19) is critical to preserve the functioning of healthcare systems. We therefore assessed seroprevalence and identified risk factors for severe acute respiratory syndrome-coronavirus-2 (SARS-CoV-2) seropositivity in this population. METHODS: Between 22 June 22 and 15 August 2020, HCWs from institutions in northern/eastern Switzerland were screened for SARS-CoV-2 antibodies. We recorded baseline characteristics, non-occupational and occupational risk factors. We used pairwise tests of associations and multivariable logistic regression to identify factors associated with seropositivity. RESULTS: Among 4664 HCWs from 23 healthcare facilities, 139 (3%) were seropositive. Non-occupational exposures independently associated with seropositivity were contact with a COVID-19-positive household (adjusted OR 59, 95% CI 33-106), stay in a COVID-19 hotspot (aOR 2.3, 95% CI 1.2-4.2) and male sex (aOR 1.9, 95% CI 1.1-3.1). Blood group 0 vs. non-0 (aOR 0.5, 95% CI 0.3-0.8), active smoking (aOR 0.4, 95% CI 0.2-0.7), living with children <12 years (aOR 0.3, 95% CI 0.2-0.6) and being a physician (aOR 0.2, 95% CI 0.1-0.5) were associated with decreased risk. Other occupational risk factors were close contact to COVID-19 patients (aOR 2.7, 95% CI 1.4-5.4), exposure to COVID-19-positive co-workers (aOR 1.9, 95% CI 1.1-2.9), poor knowledge of standard hygiene precautions (aOR 1.9, 95% CI 1.2-2.9) and frequent visits to the hospital canteen (aOR 2.3, 95% CI 1.4-3.8). DISCUSSION: Living with COVID-19-positive households showed the strongest association with SARS-CoV-2 seropositivity. We identified several potentially modifiable work-related risk factors, which might allow mitigation of the COVID-19 risk among HCWs. The lower risk among those living with children, even after correction for multiple confounders, is remarkable and merits further study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».