Pre-Omicron seroprevalence, seroconversion, and seroreversion of infection-induced SARS-CoV-2 antibodies among a cohort of children and teenagers in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To use serological testing to assess the pre-Omicron seroprevalence, seroconversion, and seroreversion of infection-induced SARS-CoV-2 antibodies in children and adolescents in Montréal, Canada. DESIGN: This analysis is from a prospective cohort study of children aged 2-17 years (at baseline) that included blood spots for antibody detection. The serostatus of participants was determined by enzyme-linked immunosorbent assays using the receptor-binding domain from the spike protein and the nucleocapsid protein as antigens. We estimated seroprevalence, seroconversion rates, and the likelihood of seroreversion at 6 months and 1 year. RESULTS: The baseline (October 2020 to April 2021) seroprevalence was 5.8% (95% confidence interval [CI] 4.8-7.1), which increased to 10.5% (May to September 2021) and 11.0% (November 2021 to March 2022) for the respective follow-ups (95% CI 8.6-12.7; 95% CI 8.8-13.5). The crude rate of seroconversion over the study period was 12.8 per 100 person-years (95% CI 11.0-14.7). The adjusted hazard rates of seroconversion by child characteristics showed higher rates in children who were female, whose parent identified as a racial or ethnic minority, and in households with incomes in the lowest tercile of our study population. The likelihood of remaining seropositive at 6 months was 68% (95% CI 60-77%) and dropped to 42% (95% CI 32-56%) at 1 year. CONCLUSION: Serological studies continue to provide valuable contributions for infection prevalence estimates and help us better understand the dynamics of antibody levels after infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».