SARS-CoV-2 antibodies in Ontario health care workers during and after the first wave of the pandemic: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Health care workers have a critical role in the pandemic response to COVID-19 and may be at increased risk of infection. The objective of this study was to assess the seroprevalence of SARS-CoV-2 immunoglobulin G (IgG) antibodies among health care workers during and after the first wave of the pandemic. <h3>Methods:</h3> We conducted a prospective multicentre cohort study involving health care workers in Ontario, Canada, to detect IgG antibodies against SARS-CoV-2. Blood samples and self-reported questionnaires were obtained at enrolment, at 6 weeks and at 12 weeks. A community hospital, tertiary care pediatric hospital and a combined adult–pediatric academic health centre enrolled participants from Apr. 1 to Nov. 13, 2020. Predictors of seropositivity were evaluated using a multivariable logistic regression, adjusted for clustering by hospital site. <h3>Results:</h3> Among the 1062 health care workers participating, the median age was 40 years, and 834 (78.5%) were female. Overall, 57 (5.4%) were seropositive at any time point (2.5% when participants with prior infection confirmed by polymerase chain reaction testing were excluded). Seroprevalence was higher among those who had a known unprotected exposure to a patient with COVID-19 (<i>p</i> < 0.001) and those who had been contacted by public health because of a nonhospital exposure (<i>p</i> = 0.003). Providing direct care to patients with COVID-19 or working on a unit with a COVID-19 outbreak was not associated with higher seroprevalence. In multivariable logistic regression, presence of symptomatic contacts in the household was the strongest predictor of seropositivity (adjusted odds ratio 7.15, 95% confidence interval 5.42–9.41). <h3>Interpretation:</h3> Health care workers exposed to household risk factors were more likely to be seropositive than those not exposed, highlighting the need to emphasize the importance of public health measures both inside and outside of the hospital.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».