Impelling Factors for Contracting COVID-19 Among Surgical Professionals During the Pandemic: A Multinational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical workers, including surgical professionals working in coronavirus disease 2019 (COVID-19) treating hospitals, were under enormous stress during the pandemic. This global study investigated factors endowing COVID-19 amongst surgical professionals and students. Methods: This global cross-sectional survey was made live on February 18, 2021 and closed for analysis on March 13, 2021. It was freely shared on social and scientific media platforms and was sent via email groups and circulated through a personal network of authors. Chi-square test for independence, and binary logistic regression analysis were carried out on determining predictors of surgical professionals contracting COVID-19. Results: This survey captured the response of 520 surgical professionals from 66 countries. Of the professionals, 92.5% (481/520) reported practising in hospitals managing COVID-19 patients. More than one-fourth (25.6%) of the respondents (133/520) reported suffering from COVID-19 which was more frequent in surgical professionals practising in public sector healthcare institutions (P = 0.001). Thirty-seven percent of those who reported never contracting COVID-19 (139/376) reported being still asked to practice self-isolation and wear a shield without the diagnosis (P = 0.001). Of those who did not contract COVID-19, 75.7% (283/376) were vaccinated (P < 0.001). Surgical professionals undergoing practice in the private sector (odds ratio (OR): 0.33; 95% confidence interval (CI): 0.14 - 0.77; P = 0.011) and receiving two doses of vaccine (OR: 0.55; 95% CI: 0.32 - 0.95; P = 0.031) were identified to enjoy decreased odds of contracting COVID-19. Only 6.9% of those who reported not contracting COVID-19 (26/376) were calculated to have the highest "overall composite level of harm" score (P < 0.001). Conclusions: High prevalence of respondents got COVID-19, which was more frequent in participants working in public sector hospitals. Those who reported contracting COVID-19 were calculated to have the highest level of harm score. Self-isolation or shield, getting two doses of vaccines decreases the odds of contracting COVID-19.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».