Protective effects of prior third dose mRNA vaccination in rural nursing home residents during SARS‐CoV‐2 outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, mortality due to SARS-CoV-2 disproportionately impacted residents of nursing homes (NH). In November 2021, NH residents in the Canadian province of Manitoba became eligible to receive three doses of mRNA vaccine but coverage with three doses has not been universal. The objective of this study was to compare the protection from infection conferred by one, two, and three doses of COVID-19 mRNA vaccine compared to no vaccination among residents of nursing homes experiencing SARS-CoV-2 outbreaks. METHODS: Infection Prevention and Control reports from 8 rural nursing homes experiencing outbreaks of SARS-CoV-2 between January 6, 2022, and March 5, 2022, were analyzed. Attack rates and the number needed to vaccinate (NNV) were calculated. RESULTS: SARS-CoV-2 attack rate was 65% among NH residents not vaccinated, 58% among residents who received 1-2 doses of mRNA COVID-19 vaccine, and 28% among residents who had received 3 vaccine doses. The NNV to prevent one nursing home resident from SARS-CoV-2 infection during an outbreak was 3 for a vaccination with 3 doses and 14 for 1-2 doses of COVID-19 mRNA vaccine. The superiority of receiving the third dose was statistically significant compared to 1-2 doses (Chi-Squared, p < 0.00001). CONCLUSIONS: Nursing home residents who received three doses of COVID-19 mRNA vaccine were at lower risk of SARS-CoV-2 infection compared to those who received 1-2 doses. Our analyses lend support to the protective effects of the third dose of mRNA vaccine for NH residents in the event of a SARS-CoV-2 outbreak.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».