Screening for SARS-CoV-2 IgM and IgG antibodies among healthcare workers: A single-center study in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has become a global public health disaster, spreading throughout the world. In order to accurately determine the extent of the pandemic, it is important to accurately identify the prevalence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection among healthcare workers (HCWs). This study intended to determine the prevalence of SARS-CoV-2 infection among HCWs and examine its correlation with the demographic characteristics of the study participants prior to the implementation of the vaccination campaign. In this cross-sectional study included 431 HCWs from Suez Canal University Hospital in Ismailia, Egypt. Their sera were screened for SARS-CoV-2 antibodies using a one-step novel coronavirus (COVID-19) IgM/IgG antibody test from Artron, Canada. Positive cases were then confirmed using nasal swab real-time reverse transcriptase PCR from Viasure, Spain. Of the 431 study participants, 254 (58.9%) were males and 177 (41.1%) females. The majority of participants, 262 (60.8%), were younger than 30 years old, 150 (34.8%) between 30 and 40 years old, and only 19 (4.4%) older than 40 years old. Out of the total samples, 26 (6%) tested positive for SARS-CoV-2 IgM, while 19 (4.4%) tested positive for both IgM and IgG. The majority of the samples, 386 (89.6%), tested negative for both IgG and IgM. There was no association between the prevalence of SARS-CoV-2 and either sex or age of study participants. In conclusion, during the study period, the prevalence of SARS-CoV-2 infection among healthcare workers at Suez Canal University Hospital in Egypt was relatively low. Additionally, there was no significant correlation observed between the prevalence of positive cases and either age or sex.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».