Importance of occupation for SARS-CoV-2 seroprevalence and COVID-19 vaccination among correctional workers in Quebec, Canada: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Correctional workers are at increased risk of SARS-CoV-2 infection. We examined the seroprevalence of SARS-CoV-2, determined the effects of carceral and occupational exposures on seropositivity, and explored predictors of COVID-19 vaccine uptake among correctional workers in Quebec, Canada. Methods: serology test) and self-reported COVID-19 vaccination status ("fully vaccinated" defined as two doses or prior infection plus one dose), respectively. Poisson regression models with robust standard error were used to examine the effect of occupational variables with SARS-CoV-2 seropositivity and predictors of COVID-19 vaccine uptake. Estimates are presented as crude and adjusted prevalence ratios (aPR) with 95% confidence intervals (95% CI). Results: From 14 July to 15 November 2021, 105/600 (18%) correctional workers tested positive across three prisons (range 11-21%); 76% were fully vaccinated. Seropositivity was affected by prison occupation (aPR 1.59, 95% CI 1.11-2.27 for correctional officers vs. all other occupations) and low perceived concern of SARS-CoV-2 acquisition (aPR 1.62, 95% CI 1.11-2.38 for not/hardly worried vs. somewhat/extremely worried). Predictors of being fully vaccinated included race/ethnicity (aPR 0.86, 95% CI 0.76-0.99 for visible minority vs. White), presence of comorbidities (aPR 1.14, 95% CI 1.02-1.28 for > 2 vs. none), and prison occupation (aPR 0.82, 95% CI 0.73-0.92 for correctional officers vs. all other occupations). Conclusions: Correctional officers were most likely to have acquired SARS-CoV-2, but least likely to be vaccinated, underscoring the importance of addressing both occupational risks and COVID-19 vaccine hesitancy to mitigate future outbreaks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».