Cohort profile: recruitment and retention in a prospective cohort of Canadian healthcare workers during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Healthcare workers were recruited early in 2020 to chart effects on their health as the COVID-19 pandemic evolved. The aim was to identify modifiable workplace risk factors for infection and mental ill health. PARTICIPANTS: Participants were recruited from four Canadian provinces, physicians (medical doctors, MDs) in Alberta, British Columbia, Ontario and Quebec, registered nurses (RNs), licensed practical nurses (LPNs) and healthcare aides (HCAs) in Alberta and personal support workers (PSWs) in Ontario. Volunteers gave blood for serology testing before and after vaccination. Cases with COVID-19 were matched with up to four referents in a nested case-referent study. FINDINGS TO DATE: Overall, 4964/5130 (97%) of those recruited joined the longitudinal cohort: 1442 MDs, 3136 RNs, 71 LPNs, 235 PSWs, 80 HCAs. Overall, 3812 (77%) were from Alberta. Prepandemic risk factors for mental ill health and respiratory illness differed markedly by occupation. Participants completed questionnaires at recruitment, fall 2020, spring 2021, spring 2022. By 2022, 4837 remained in the cohort (127 had retired, moved away or died), for a response rate of 89% (4299/4837). 4567/4964 (92%) received at least one vaccine shot: 2752/4567 (60%) gave postvaccine blood samples. Ease of accessing blood collection sites was a strong determinant of participation. Among 533 cases and 1697 referents recruited to the nested case-referent study, risk of infection at work decreased with widespread vaccination. FUTURE PLANS: Serology results (concentration of IgG) together with demographic data will be entered into the publicly accessible database compiled by the Canadian Immunology Task Force. Linkage with provincial administrative health databases will permit case validation, investigation of longer-term sequelae of infection and comparison with community controls. Analysis of the existing dataset will concentrate on effects on IgG of medical condition, medications and stage of pregnancy, and the role of occupational exposures and supports on mental health during the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».