Serial cross-sectional estimation of vaccine and infection-induced SARS-CoV-2 sero-prevalence in children and adults, British Columbia, Canada: March 2020 to August 2022
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background We chronicle SARS-CoV-2 sero-prevalence through eight cross-sectional sero-surveys (snapshots) in the Lower Mainland (Greater Vancouver and Fraser Valley), British Columbia, Canada from March 2020 to August 2022. Methods Anonymized-residual sera were obtained from children and adults attending an outpatient laboratory network. Sera were tested with at least three immuno-assays per snapshot to detect spike (S1) and/or nucleocapsid protein (NP) antibodies. Sero-prevalence was defined by dual-assay positivity, including any or infection-induced, the latter requiring S1+NP antibody detection from January 2021 owing to vaccine availability. Infection-induced estimates were used to assess the extent to which surveillance case reports under-estimated infections. Results Sero-prevalence was ≤1% by the 3 rd snapshot in September 2020 and <5% by January 2021 (4 th ). Following vaccine roll-out, sero-prevalence increased to >55% by May/June 2021 (5 th ), ∼80% by September/October 2021 (6 th ), and >95% by March 2022 (7 th ). In all age groups, infection-induced sero-prevalence remained <15% through September/October 2021, increasing through subsequent Omicron waves to ∼40% by March 2022 (7 th ) and ∼60% by July/August 2022 (8 th ). By August 2022, at least 70-80% of children ≤19 years, 60-70% of adults 20-59 years, but ∼40% of adults ≥60 years had been infected. Surveillance case reports under-estimated infections by 12-fold between the 6 th -7 th and 92-fold between the 7 th -8 th snapshots. Interpretation By August 2022, most children and adults had acquired SARS-CoV-2 vaccine and infection exposures, resulting in more robust hybrid immunity. Conversely the elderly, still at greatest risk of severe outcomes, remain largely-dependent on vaccine-induced protection alone, and should be prioritized for additional doses.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».