Risk factors for SARS-CoV-2 infection and epidemiological profile of Brazilian anesthesiologists during the COVID-19 pandemic: cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The devasting effects of COVID-19 have caused economic and health impacts worldwide. Anesthesiologists were one of the key professionals fighting the pandemic and have been highly exposed at their multiple sites of clinical practice. Thus, the importance of determining the nature of the infection in this population that provides care to SARS-CoV-2 patients. METHOD: We conducted a cross-sectional study administering an online questionnaire to examine the demographic and epidemiological profile of these professionals in Brazil, and to describe the risk factors for viral infection during the pandemic. RESULTS: A total of 1,127 anesthesiologists answered the questionnaire, 55.2% were men, more than 90% with age below 60 years, with infection and reinfection rates of 14.7% and 0.5%, respectively, and 47.2% reported a significant income reduction. The predictors of COVID-19 contamination were practicing in operating rooms (OR = 0.42; 95% CI 0.23-0.78), direct contact with infected patients (OR = 5.74; 95% CI 3.05-11.57), indirect contact with infected patients (OR = 2.43; 95% CI 1.13-5.33), working in a pre-hospital setting (OR = 2.36; 95% CI 1.04-5.03), and presence of immunosuppression, except for cancer (OR = 4.89; 95% CI 1.16-19.01). CONCLUSION: COVID-19 had enormous consequences on Brazilian anesthesiologists regarding sociodemographic aspects and contamination rates (5.57 times higher than in the general population). These are alarming and unprecedented findings for this professional group, as they reveal the considerable risk of infection and its independent predictor variables.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».