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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».