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Enregistrement W4308435278 · doi:10.1136/bmjopen-2022-063159

Demographic, behavioural and occupational risk factors associated with SARS-CoV-2 infection in UK healthcare workers: a retrospective observational study

2022· article· en· W4308435278 sur OpenAlexaff
Daniel J Cooper, Sara Lear, Nyaradzai Sithole, Ashley Shaw, Hannah Stark, Mark Ferris, John R. Bradley, Patrick H. Maxwell, Ian Goodfellow, Michael P. Weekes, Shaun R. Seaman, Stephen Baker

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesNIHR BioResourceNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustNHS Blood and Transplant
Mots-clésMedicineEpidemiologyLogistic regressionObservational studyRetrospective cohort studyHealth carePopulationCohort studyInternal medicineMultivariate analysisEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Healthcare workers (HCWs) are at higher risk of SARS-CoV-2 infection than the general population. This group is pivotal to healthcare system resilience during the COVID-19, and future, pandemics. We investigated demographic, social, behavioural and occupational risk factors for SARS-CoV-2 infection among HCWs. DESIGN/SETTING/PARTICIPANTS: HCWs enrolled in a large-scale sero-epidemiological study at a UK university teaching hospital were sent questionnaires spanning a 5-month period from March to July 2020. In a retrospective observational cohort study, univariate logistic regression was used to assess factors associated with SARS-CoV-2 infection. A Least Absolute Shrinkage Selection Operator regression model was used to identify variables to include in a multivariate logistic regression model. RESULTS: Among 2258 HCWs, highest ORs associated with SARS-CoV-2 antibody seropositivity on multivariate analysis were having a household member previously testing positive for SARS-CoV-2 antibodies (OR 6.94 (95% CI 4.15 to 11.6); p<0.0001) and being of black ethnicity (6.21 (95% CI 2.69 to 14.3); p<0.0001). Occupational factors associated with a higher risk of seropositivity included working as a physiotherapist (OR 2.78 (95% CI 1.21 to 6.36); p=0.015) and working predominantly in acute medicine (OR 2.72 (95% CI 1.57 to 4.69); p<0.0001) or medical subspecialties (not including infectious diseases) (OR 2.33 (95% CI 1.4 to 3.88); p=0.001). Reporting that adequate personal protective equipment (PPE) was 'rarely' available had an OR of 2.83 (95% CI 1.29 to 6.25; p=0.01). Reporting attending a handover where social distancing was not possible had an OR of 1.39 (95% CI 1.02 to 1.9; p=0.038). CONCLUSIONS: The emergence of SARS-CoV-2 variants and potential vaccine escape continue to threaten stability of healthcare systems worldwide, and sustained vigilance against HCW infection remains a priority. Enhanced risk assessments should be considered for HCWs of black ethnicity, physiotherapists and those working in acute medicine or medical subspecialties. Workplace risk reduction measures include ongoing access to high-quality PPE and effective social distancing measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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