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Enregistrement W4388022537 · doi:10.1503/cmaj.230721

Risk of hospital admission and death from first-ever SARS-CoV-2 infection by age group during the Delta and Omicron periods in British Columbia, Canada

2023· article· en· W4388022537 sur OpenAlexafffundvenueabout
Danuta M. Skowronski, Samantha E Kaweski, Michael A. Irvine, Erica Chuang, Shin Hye Kim, Suzana Sabaiduc, Romina C. Reyes, Bonnie Henry, Inna Sekirov, Kate Smolina

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlProvidence Health CarePublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineDemographyPopulationCase fatality rateSeroprevalencePediatricsImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population-based cross-sectional serosurveys within the Lower Mainland, British Columbia, Canada, showed about 10%, 40% and 60% of residents were infected with SARS-CoV-2 by the sixth (September 2021), seventh (March 2022) and eighth (July 2022) serosurveys. We conducted the ninth (December 2022) and tenth (July 2023) serosurveys and sought to assess risk of severe outcomes from a first-ever SARS-CoV-2 infection during intersurvey periods. METHODS: Using increments in cumulative infection-induced seroprevalence, population census, discharge abstract and vital statistics data sets, we estimated infection hospitalization and fatality ratios (IHRs and IFRs) by age and sex for the sixth to seventh (Delta/Omicron-BA.1), seventh to eighth (Omicron-BA.2/BA.5) and eighth to ninth (Omicron-BA.5/BQ.1) intersurvey periods. As derived, IHR and IFR estimates represent the risk of severe outcome from a first-ever SARS-CoV-2 infection acquired during the specified intersurvey period. RESULTS: The cumulative infection-induced seroprevalence was 74% by December 2022 and 79% by July 2023, exceeding 80% among adults younger than 50 years but remaining less than 60% among those aged 80 years and older. Period-specific IHR and IFR estimates were consistently less than 0.3% and 0.1% overall. By age group, IHR and IFR estimates were less than 1.0% and up to 0.1%, respectively, except among adults aged 70-79 years during the sixth to seventh intersurvey period (IHR 3.3% and IFR 1.0%) and among those aged 80 years and older during all periods (IHR 4.7%, 2.2% and 3.5%; IFR 3.3%, 0.6% and 1.3% during the sixth to seventh, seventh to eighth and eighth to ninth periods, respectively). The risk of severe outcome followed a J-shaped age pattern. During the eighth to ninth period, we estimated about 1 hospital admission for COVID-19 per 300 newly infected children younger than 5 years versus about 1 per 30 newly infected adults aged 80 years and older, with no deaths from COVID-19 among children but about 1 death per 80 newly infected adults aged 80 years and older during that period. INTERPRETATION: By July 2023, we estimated about 80% of residents in the Lower Mainland, BC, had been infected with SARS-CoV-2 overall, with low risk of hospital admission or death; about 40% of the oldest adults, however, remained uninfected and at highest risk of a severe outcome. First infections among older adults may still contribute substantial burden from COVID-19, reinforcing the need to continue to prioritize this age group for vaccination and to consider them in health care system planning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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