1861. Prevalence of COVID-19 within Predominantly Black Church Congregations in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Seroprevalence data provide useful information on COVID-19 burden among various communities by detecting infection in both symptomatic and asymptomatic persons. One challenge is the extent to which potential participants agree to blood testing. To address this, we conducted a community-based survey to assess infection rates within church congregations to understand COVID-19 prevalence in a closed group setting in contrast to a conventional open community setting. Methods A cross-sectional survey was conducted within church congregations consisting of mainly Black members from 09/2022 to 05/2023 in Ontario, Canada. Participants completed the survey in person or online. Demographic data and COVID-19-related information, such as polymerase chain reaction (PCR) or rapid antigen positivity and vaccination status, were collected. Survey data were compared with seroprevalence data collected in a related study. Results The survey was completed by 434 persons from 5 different congregations. Male to female ratio 1:2.6. Most participants, 319 (73.5%) completed the survey on paper, in person. The remaining surveys were completed online. Among persons who provided information on age, 50 (12%) survey respondents were 18-30 years of age, 90 (21%) were 31-45, 163 (38%) were 46-60, and 121 (29%) were above 60 years of age. Across all congregations, 46.1% (200/434; 95% CI 41.3-50.9%) reported that they thought they had COVID-19, compared with 39.4% (171/434; 95% CI 34.7-44.1%) who reported testing positive for COVID-19. Among all participants, 9% (40/434) did not receive the COVID-19 vaccine while 88.7% (385/434) completed their primary vaccine series. Seroprevalence data collected by our team revealed a seropositivity rate of up to 80% for the area where most participants reside or work. Among a subset of persons providing both seroprevalence and survey data, there was concordance in approximately 62% (8/13) of seropositive cases. Conclusion The data suggest infection rates reported by a relatively highly vaccinated group of predominantly Black congregants were below that of the general community. Further analyses will examine reasons for these findings. Disclosures All Authors: No reported disclosures
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».