SARS-CoV-2 transmission in K-12 schools in the Vancouver Coastal Health Region: a descriptive epidemiologic study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is an urgent need to assess the role of schools in the spread of SARS-CoV-2 in Canada to inform public health measures. We describe the epidemiology of SARS-CoV-2 infection in students and staff in the Vancouver Coastal Health (VCH) region in the first three months of the 2020/2021 academic year, and examine the extent of transmission in schools. Methods This descriptive epidemiologic study using contact tracing data included all SARS-CoV-2 cases reported to VCH between September 10 and December 18, 2020 who worked in or attended K-12 schools in-person. Case and cluster characteristics were described. Results There were 699 school staff and student cases during the study period, for an incidence of 55 cases per 10,000 population, compared to 73 per 10,000 population in all VCH residents. Among VCH resident staff and student cases, 53% were linked to a household case/cluster, <1.5% were hospitalized and there were no deaths. Out of 699 cases present at school, 26 clusters with school-based transmission resulted in 55 secondary cases. Staff members accounted for 54% of index cases (14/26) while comprising 14% of the school population. Among clusters, 88% had fewer than 4 secondary cases. Interpretation COVID-19 incidence in the school population was lower than that of the general population. There were no deaths and severe disease was rare. School-based transmissions of SARS-CoV-2 were uncommon and clusters were small. Our results support the growing body of evidence that schools do not play a major role in the spread of SARS-CoV-2.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».