Serial cross-sectional estimation of vaccine-and infection-induced SARS-CoV-2 seroprevalence in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evolving proportion of the population considered immunologically naive versus primed for more efficient immune memory response to SARS-CoV-2 has implications for risk assessment. We sought to chronicle vaccine- and infection-induced seroprevalence across the first 7 waves of the COVID-19 pandemic in British Columbia, Canada. METHODS: During 8 cross-sectional serosurveys conducted between March 2020 and August 2022, we obtained anonymized residual sera from children and adults who attended an outpatient laboratory network in the Lower Mainland (Greater Vancouver and Fraser Valley). We used at least 3 immunoassays per serosurvey to detect SARS-CoV-2 spike and nucleocapsid antibodies. We assessed any seroprevalence (vaccineor infection-induced, or both), defined by positivity on any 2 assays, and infection-induced seroprevalence, also defined by dual-assay positivity but requiring both antinucleocapsid and antispike detection. We used estimates of infection-induced seroprevalence to explore underascertainment of infections by surveillance case reports. RESULTS: By January 2021, we estimated that any seroprevalence remained less than 5%, increasing with vaccine rollout to 56% by May-June 2021, 83% by September-October 2021 and 95% by March 2022. Infection-induced seroprevalence remained less than 15% through September-October 2021, increasing across Omicron waves to 42% by March 2022 and 61% by July-August 2022. By August 2022, 70%-80% of children younger than 20 years and 60%-70% of adults aged 20-59 years had been infected, but fewer than half of adults aged 60 years and older had been infected. Compared with estimates of infection-induced seroprevalence, surveillance case reports underestimated infections 12-fold between September 2021 and March 2022 and 92-fold between March 2022 and August 2022. INTERPRETATION: By August 2022, most children and adults younger than 60 years had evidence of both SARS-CoV-2 vaccination and infection. As previous evidence suggests that a history of both exposures may induce stronger, more durable hybrid immunity than either exposure alone, older adults - who have the lowest infection rates but highest risk of severe outcomes - continue to warrant prioritized vaccination.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».