Seropositivity to SARS-CoV-2 in Alberta, Canada in a post-vaccination period (March 2021–July 2021)
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has necessitated the need to rapidly make public health decisions. We systematically evaluated SARS-CoV-2 seropositivity to understand local COVID-19 epidemiology and support evidence-based public health decision making.Methods Residual blood samples were collected for SARS-CoV-2 receptor binding domain (RBD) IgG testing over a 1–5 day period monthly from 26 February 2021–9 July 2021 from six clinical laboratories across the province of Alberta, Canada. Monthly crude and adjusted (for age and gender) seropositivity were calculated. Results were linked to provincial administrative, laboratory, and vaccine databases.Results 60,632 individual blood samples were tested. Vaccination data were available for 98.8% of samples. Adjusted RBD IgG positivity rose from 11.9% (95% confidence interval [CI] 11.9–12.0%) in March 2021 to 70.2% (95% CI 70.2–70.3%) in July 2021 (p < .0001). Seropositivity rose from 9.4% (95% CI 9.3–9.4%) in March 2021 to 20.2% (95% CI 20.1–20.2%) in July 2021 in unvaccinated Albertans. Unvaccinated seropositive individuals were from geographic areas with significantly (p < .001) lower median household income, lower proportion of married/common-law relationships, larger average household size and higher proportions of visible minorities compared to seronegative unvaccinated individuals. In July 2021, the age groups with the lowest and highest seropositivity in unvaccinated Albertans were those ≥80 years (12.0%, 95% CI 5.3–18.6%) and 20–29 years (24.2%, 95% CI 19.6–28.8%), respectively. Of seropositive unvaccinated individuals, 50.2% (95% CI 45.9–54.5%) had no record of prior SARS-CoV-2 molecular testing.Conclusions Longitudinal surveillance of SARS-CoV-2 seropositivity with data linkage is valuable for decision-making during the pandemic.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».