Frontliners on the Move: A Quantitative Analysis of the Prevalence of COVID-19 Reinfection Among Healthcare Workers
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to review relevant articles and demonstrate the prevalence of coronavirus disease 2019 (COVID-19) reinfection among healthcare workers (HCWs). A systemic search was conducted on PubMed and Medline from their inception to July 17, 2021. All statistical analyses were conducted using ReviewManager 5.4.1. Studies meeting the following inclusion criteria were selected: (a) articles having HCWs with COVID-19; (b) studies describing reinfection of COVID-19; and (c) articles having a defined number of patients and controls. Three studies were selected for meta-analysis. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of the cohort studies. NOS scores of 1-5 were considered high risk for bias, scores of 6-7 were deemed moderate, and scores >7 were considered low risk for bias. A random-effect model was used when heterogeneity was seen to pool the studies, and the results were reported in inverse variance (IV) and corresponding 95% confidence interval (CI). Pooled prevalence of reinfection of COVID-19 in HCWs was 3% (OR: 0.03 [-0.04, 0.01]; p=0.44; I2=4%). A non-significant prevalence was found among the healthcare professionals in terms of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) reinfection in Europe. The preformed antibodies were protective against reinfection. However, the waning of antibodies with respect to time was evident, varying differently in different individuals, thereby resulting in reinfection.
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 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 | 0,028 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».