In-hospital outcomes of SARS-CoV-2-infected health care workers in the COVID-19 pandemic first wave, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care workers (HCW), particularly immigrants and ethnic minorities are at increased risk for SARS-CoV-2 infection. Outcomes during a COVID-19 associated hospitalization are not well described among HCW. We aimed to describe the characteristics of HCW admitted with COVID-19 including immigrant status and ethnicity and the associated risk factors for Intensive Care unit (ICU) admission and death. METHODS: Adults with laboratory-confirmed community-acquired COVID-19 hospitalized from March 1 to June 30, 2020, at four tertiary-care hospitals in Montréal, Canada were included. Demographics, comorbidities, occupation, immigration status, country of birth, ethnicity, workplace exposures, and hospital outcomes (ICU admission and death) were obtained through a chart review and phone survey. A Fine and Gray competing risk proportional hazards model was used to estimate the risk of ICU admission among HCW stratified by immigrant status and region of birth. RESULTS: Among 1104 included persons, 150 (14%) were HCW, with a phone survey participation rate of 68%. HCWs were younger (50 vs 64 years; p<0.001), more likely to be female (61% vs 41%; p<0.001), migrants (68% vs 55%; p<0.01), non-White (65% vs 41%; p<0.001) and healthier (mean Charlson Comorbidity Index of 0.3 vs 1.2; p<0.001) compared to non-HCW. They were as likely to be admitted to the ICU (28% vs 31%; p = 0.40) but were less likely to die (4% vs. 17%; p<0.001). Immigrant HCW accounted for 68% of all HCW cases and, compared to Canadian HCW, were more likely to be personal support workers (PSW) (54% vs. 33%, p<0.01), to be Black (58% vs 4%) and to work in a Residential Care Facility (RCF) (59% vs 33%; p = 0.05). Most HCW believed that they were exposed at work, 55% did not always have access to personal protective equipment (PPE) and 40% did not receive COVID-19-specific Infection Control (IPAC) training. CONCLUSION: Immigrant HCW were particularly exposed to COVID-19 infection in the first wave of the pandemic in Quebec. Despite being young and healthy, one third of all HCW required ICU admission, highlighting the importance of preventing workplace transmission through strong infection prevention and control measures, including high COVID-19 vaccination coverage.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».