Unveiling the Dynamics of the Omicron Variant: Prevalence, Risk Factors, and Vaccination Efficacy during the Third Wave of Covid-19 in Indonesia's Gowa Regency
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In February-March 2022, the B.1.1.529 (Omicron) variant of SARS-CoV-2 became the cause of the third wave of COVID-19 in Indonesia. However, data on the prevalence of the effects of the third wave of the COVID-19 pandemic are still limited, especially in regencies/cities in Indonesia. Gowa Regency is one of the most affected areas by COVID-19 in South Sulawesi. Objective: Ascertaining risk factors associated with infection and evaluating the effectiveness of vaccination programs in Gowa Regency. Methods: In March 2022, venous blood specimens were taken from 859 randomly selected samples in Gowa Regency to determine the presence of antibodies to SARS-CoV-2 by examining chemiluminescent microparticle immunoassay (CMIA) specimens. Information on demographics, previous infection history, symptoms, comorbid diseases, and vacancy status was collected through interviews. Data analysis was conducted using descriptive, bivariate tests with chi-square and One-way ANOVA, and multivariate tests using logistic regression. Results: The overall prevalence of anti-SARS-CoV-2-IgG was 98.7%. The results showed that the prevalence of SARS-CoV-2 antibodies was not significantly different in terms of sex (P=0.306), age group (P=0.190), education (P=0.749), and occupation (P=0.685), history of COVID-19 symptoms (P=0.108), history of confirmation of COVID-19 (P=0.352), and history of comorbid diseases (P=0.477). However, this study showed that the prevalence of SARS-CoV-2 antibodies differed significantly among the fully vaccinated and incomplete groups (P <0.001). Conclusion: There was a significant difference between the antibody status of respondents who had been fully vaccinated (at least two doses) and respondents who had not completed the vaccination.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».