Vaccination, time lost from work, and COVID-19 infections: a Canadian healthcare worker retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic highlighted hurdles for healthcare delivery and personnel globally. Vaccination has been an important tool for preventing severe illness and death in healthcare workers (HCWs) as well as the public at large. However, vaccination has resulted in some HCWs requiring time off work post-vaccination to recover from adverse events. We aimed to understand which HCWs needed to take time off work post-vaccination, for which vaccine types and sequence, and how post-vaccination absence impacted uptake of booster doses in a cohort of 26,267 Canadian HCWs. By March 31, 2022, more than 98% had received at least two doses of the approved COVID-19 vaccines, following a two-dose mandate. We found that recent vaccination and longer intervals between doses were associated with significantly higher odds of time-loss, whereas being a medical resident and receiving the BNT162b2 vaccine were associated with lower odds. A history of lab-confirmed SARS-CoV-2 infection was associated with lower odds of receiving a booster dose compared with no documented infection, aOR 0.61 (95% CI: 0.55, 0.68). Similarly, taking sick time following the first or second dose was associated with lower odds of receiving a booster dose, aOR 0.83 (95% CI: 0.75, 0.90). As SARS-CoV-2 becomes endemic, the number and timing of additional doses for HCWs requires consideration of prevention of illness as well as service disruption from post-vaccination time-loss. Care should be taken to ensure adequate staffing if many HCWs are being vaccinated, especially for coverage for those who are more likely to need time off to recover.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».