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Enregistrement W4324020409 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.2774

Incidence of SARS-CoV-2 Infection Among People Experiencing Homelessness in Toronto, Canada

2023· article· en· W4324020409 sur OpenAlexafffundabout
Lucie Richard, Rosane Nisenbaum, Michael Liu, Cheryl Pedersen, Jesse Jenkinson, Sharmistha Mishra, Stefan Baral, Karen Colwill, Anne‐Claude Gingras, Allison McGeer, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoModernaInstitute of GeneticsOntario GenomicsNovavaxPublic Health Agency of CanadaGenome CanadaPublic Health AgencyGlaxoSmithKlineBiogenSanofiGovernment of OntarioAstraZenecaPfizer
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Incidence (geometry)2019-20 coronavirus outbreakMedicineGerontologyDemographyVirologySociologyOutbreakDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: People experiencing homelessness are at high risk of SARS-CoV-2 infection. Incident infection rates have yet to be established in these communities and are needed to inform infection prevention guidance and related interventions. Objective: To quantify the SARS-CoV-2 incident infection rate among people experiencing homelessness in Toronto, Canada, in 2021 and 2022 and to assess factors associated with incident infection. Design, Setting, and Participants: This prospective cohort study was conducted among individuals aged 16 years and older who were randomly selected between June and September 2021 from 61 homeless shelters, temporary distancing hotels, and encampments in Toronto, Canada. Exposures: Self-reported housing characteristics, such as number sharing living space. Main Outcomes and Measures: Prevalence of prior SARS-CoV-2 infection in summer 2021, defined as self-reported or polymerase chain reaction (PCR)- or serology-confirmed evidence of infection at or before the baseline interview, and SARS-CoV-2 incident infection, defined as self-reported or PCR- or serology-confirmed infection among participants without history of infection at baseline. Factors associated with infection were assessed using modified Poisson regression with generalized estimating equations. Results: The 736 participants (415 of whom did not have SARS-CoV-2 infection at baseline and were included in the primary analysis) had a mean (SD) age of 46.1 (14.6) years; 486 (66.0%) self-identified as male. Of these, 224 (30.4% [95% CI, 27.4%-34.0%]) had a history of SARS-CoV-2 infection by summer 2021. Of the remaining 415 participants with follow-up, 124 experienced infection within 6 months, representing an incident infection rate of 29.9% (95% CI, 25.7%-34.4%), or 5.8% (95% CI, 4.8%-6.8%) per person-month. Report after onset of the SARS-CoV-2 Omicron variant was associated with incident infection, with an adjusted rate ratio (aRR) of 6.28 (95% CI, 3.94-9.99). Other factors associated with incident infection included recent immigration to Canada (aRR, 2.74 [95% CI, 1.64-4.58]) and alcohol consumption over the past interval (aRR, 1.67 [95% CI, 1.12-2.48]). Self-reported housing characteristics were not significantly associated with incident infection. Conclusions and Relevance: In this longitudinal study of people experiencing homelessness in Toronto, SARS-CoV-2 incident infection rates were high in 2021 and 2022, particularly once the Omicron variant became dominant in the region. Increased focus on homelessness prevention is needed to more effectively and equitably protect these communities.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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