COVID-19 farm outbreaks in Ontario, January - December 2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: Farm workers are critical to Ontario's food supply chain as they grow and harvest the food that Ontario relies on; however, they are subject to several occupation-related coronavirus disease 2019 (COVID-19) transmission risk factors. We describe the epidemiology of farm outbreaks in Ontario over the first calendar year of the pandemic and explore trends in outbreaks by season and type of farm. Methods: Data pertaining to farm outbreaks in Ontario from January 1 to December 31, 2020, and their associated laboratory-confirmed cases were extracted from the provincial database. Outbreaks were characterized by size, season, farm type and duration. Cases were characterized by age, gender, medical risk factors, clinical presentation and outcomes. Results: There were 64 farm outbreaks associated with 2,202 confirmed cases of COVID-19 in Ontario during 2020. The majority of outbreaks occurred in spring (n=25, 39.1%) and fall (n=25, 39.1%). The fewest outbreaks occurred in the summer (n=6, 9.4%), corresponding with low community rates during that time, and the majority of these were in greenhouse farms (n=5, 83.3%). The median outbreak size was 14.5 cases (range: 1-240), and the median duration was 23 days (range: 0-128). Among cases, most were male (83.2%), the median age was 35 years, 10.0% had one or more comorbidities, 31.2% were asymptomatic, 16 required hospitalization and three died. Conclusion: Farm outbreaks were a source of COVID-19 transmission and illness in 2020, particularly in the spring and fall. Outbreaks continued in greenhouse farms despite lower summer community transmission.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».