SARS-CoV-2 Seroprevalence among Canadian Blood Donors: The Advance of Omicron
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of the SARS-CoV-2 Omicron variant in late 2021, Canadian public health case/contact testing was scaled back due to high infection rates with milder symptoms in a highly vaccinated population. We monitored the seroprevalence of SARS-CoV-2 nucleocapsid (anti-N) and spike protein (anti-S) antibodies in blood donors across Canada from September 2021 to June 2022 in 202,123 randomly selected samples. Multivariable logistic regression of anti-N positivity with month, age, sex, racialization, region, material and social deprivation (based on postal code) identified as independent predictors. Piece-wise logistic regression analysed the association between anti-S concentration and month, and anti-N/anti-S positivity. Infection-related seroprevalence (anti-N positive) was 4.38% (95% CI: 3.96, 4.81) in September reaching 50.70% (50.15, 52.16) in June; nearly 100% were anti-S positive throughout. Anti-N positivity was associated with younger age, male sex, the Alberta and Prairies regions, greater material deprivation and less social deprivation (p < 0.001). Anti-S concentration was high initially (3306 U/mL, IQR 4280 U/mL), increased to (13,659 U/mL, IQR 28,224 U/mL) by June (p < 0.001), following the pattern of deployment of the third and fourth vaccine doses and was higher in those that were anti-N positive (p < 0.001). Despite already high vaccination-related seroprevalence, infection-related seroprevalence increased dramatically with the emergence of the Omicron SARS-CoV-2 variant.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».