COVID-19 vaccine effectiveness among South Asians in Ontario: A test-negative design population-based case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To: 1) evaluate the effectiveness of COVID-19 vaccines among South Asians living in Ontario, Canada compared to non-South Asians, and 2) compare the odds of symptomatic COVID-19 infection and related hospitalizations and deaths among non-vaccinated South Asians and non-South Asians. Design Test negative design study Setting Ontario, Canada between Dec 14, 2020 and Nov 15, 2021 Participants All eligible individuals >18 years with symptoms of COVID-19 and subdivided by South Asian ethnicity versus other, and those who were vaccinated versus non-vaccinated. Main Outcome measures The primary outcome was vaccine effectiveness as defined by COVID-19 infections, hospitalizations, and deaths, and secondary outcome was the odds of COVID-19 infections, hospitalizations, and death comparing non-vaccinated South Asians to non-vaccinated non-South Asians. Results 883,155 individuals were included. Among South Asians, two doses of COVID-19 vaccine prevented 93.8% (95% CI 93.2, 94.4) of COVID-19 infections and 97.5% (95% CI 95.2, 98.6) of hospitalizations and deaths. Among non-South Asians, vaccines prevented 86.6% (CI 86.3, 86.9) of COVID-19 infections and 93.1% (CI 92.2, 93.8) of hospitalizations and deaths. Non-vaccinated South Asians had higher odds of symptomatic SARS-CoV-2 infection compared to non-vaccinated non-South Asians (OR 2.35, 95% CI 2.3, 2.4), regardless of their immigration status. Conclusions COVID-19 vaccines are effective in preventing infections, hospitalizations and deaths among South Asians living in Canada. The observation that non-vaccinated South Asians have higher odds of symptomatic COVID-19 infection warrants further investigation. What is already known? Some ethnic communities, such as South Asians, were disproportionately impacted during the COVID-19 pandemic. However, there are limited data on COVID-19 vaccine efficacy among this high-risk ethnic group. What this study adds? - In this large population-based study including close to 900,000 individuals in Canada, we show COVID-19 vaccines are effective in preventing symptomatic SARS CoV-2 infections, hospitalizations and deaths among both South Asians and non-South Asians. - We also demonstrate that, among non-vaccinated individuals, South Asians have higher odds of COVID-19 infection, and an increased risk of COVID-19 hospitalizations and deaths compared to non-South Asians.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».