Cohort profile: Recruitment and retention in a prospective cohort of Canadian health care workers during the Covid-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Health care workers (HCWs) were recruited early in 2020 to chart effects on their health as the COVID-19 pandemic evolved. The aim was to identify modifiable workplace risk factors for infection and mental ill-health. Participants Participants were recruited from four Canadian provinces, physicians (MDs) in Alberta, British Columbia, Ontario and Quebec, registered nurses (RNs), licensed practical nurses (LPNs) and health care aides (HCAs) in Alberta and personal support workers (PSWs) in Ontario. Volunteers gave blood for serology testing before and after vaccination. Cases with COVID-19 were matched with up to 4 referents in a nested case-referent study. Findings to Date 4964/5130 (97%) of those recruited joined the longitudinal cohort: 1442 MDs, 3136 RNs, 71 LPNs, 235 PSWs, 80 HCAs. Overall, 3812 (77%) were from Alberta. Pre-pandemic risk factors for mental ill-health and respiratory illness differed markedly by occupation. Participants completed questionnaires at recruitment, fall 2020, spring 2021, and spring 2022. By the 4 th contact, 127 had retired, moved away or died, for a response rate of 89% (4299/4837). 4567/4864 (92%) received at least one vaccine shot: 2752/4567 (60%) gave post-vaccine blood samples. Ease of accessing blood collection sites was a strong determinant of participation. Among 533 cases and 1697 referents recruited to the nested case-referent study, risk of infection at work decreased with widespread vaccination. Future Plans Serology results (concentration of immunoglobulin G (IgG)) together with demographic data will be entered into the publicly accessible database compiled by the Canadian Immunology Task Force. Linkage with provincial administrative health databases will permit case validation, investigation of longer-term sequalae of infection and comparison with community controls. Analysis of the existing dataset will concentrate on effects on IgG of medical condition, medications and stage of pregnancy, and the role of occupational exposures and supports on mental health during the pandemic. Strengths and limitations Recruitment of a broad spectrum of health care workers close to the start of the COVID-19 pandemic through their professional organizations Consent to link to records held by public health departments allows for validation of self-reports of vaccinations and episodes of COVID-19 infection Repeated contacts permit charting the evolution of anxiety, depression and sources of stress through the course of the pandemic The inclusion of a nested case-referent study allows exposure reporting in near real time The absence of good denominator data limits the ability to examine recruitment bias N=4216
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».