COVID-19 Infection and Symptoms Among Emergency Medicine Residents and Fellows in an Urban Academic Hospital Setting: Cross-sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
Background COVID-19, an illness caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2, affected many aspects of health care worldwide in 2020. From March to May 2020, New York City experienced a large surge of cases. Objective The aim of this study is to characterize the prevalence of illness and symptoms experienced by residents and fellows in 2 New York City hospitals during the period of March to May 2020. Methods An institutional review board–exempt survey was distributed to emergency medicine housestaff in May 2020, and submissions were accepted through August 2020. Results Out of 104 residents and fellows, 64 responded to our survey (a 61.5% response rate). Out of 64 responders, 27 (42%) tested positive for SARS-CoV-2 antibodies. Most residents experienced symptoms that are consistent with COVID-19; however, few received polymerase chain reaction testing. Out of 27 housestaff with SARS-CoV-2 antibodies, 18 (67%) experienced fever and chills, compared with 8 out of 34 housestaff (24%) without SARS-CoV-2 antibodies. Of the 27 housestaff with SARS-CoV-2 antibodies, 19 (70%) experienced loss of taste and smell, compared with 2 out of 34 housestaff (6%) without SARS-CoV-2 antibodies. Both fever and chills and loss of taste and smell were significantly more commonly experienced by antibody-positive compared to antibody-negative housestaff (P=.002 and <.001, respectively). All 13 housestaff who reported no symptoms during the study period tested negative for SARS-CoV-2 antibodies. Conclusions Our study demonstrated that in our hospitals, the rate of COVID-19 illness among emergency department housestaff was much higher than previously reported. Further studies are needed to characterize illness among medical staff in emergency departments across the nation. The high infection rate among emergency medicine trainees stresses the importance of supplying adequate personal protective equipment for health care professionals.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».