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Enregistrement W4390793273 · doi:10.1128/spectrum.01492-23

Risk factors for recognized and unrecognized SARS-CoV-2 infection: a seroepidemiologic analysis of the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE) study

2024· article· en· W4390793273 sur OpenAlexafffund
Darryl P. Leong, Mark Loeb, Prem Mony, Sumathy Rangarajan, Maha Mushtaha, Matthew S. Miller, Mary Dias, Sergey Yegorov, V Mamatha, Özge Telci Çaklılı, Ahmet Temizhan, Andrzej Szuba, Marc Evans M. Abat, Nafiza Mat Nasir, Marı́a Luz Dı́az, Hamda Khansaheb, Patricio López‐Jaramillo, MyLinh Duong, Koon Teo, Paul Poirier, Gustavo B.F. Oliveira, Álvaro Avezum, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversité LavalImpactMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research CentreNovavaxSanofiSeqirusPfizer
Mots-clésMedicineOdds ratioEpidemiologyConfidence intervalProspective cohort studyOverweightVaccinationCohort studyBody mass indexRisk factorDemographySerologyObesityPandemicImmunologyInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AntibodyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT There are limited data on individual risk factors for SARS-CoV-2 infection (including unrecognized infection). In this seroepidemiologic substudy of an ongoing prospective cohort study of community-dwelling adults, participants were thoroughly characterized pre-pandemic. The SARS-CoV-2 infection was ascertained by serology. Among 8,719 participants from 11 high-, middle-, and low-income countries, 3,009 (35%) were seropositive for SARS-CoV-2. Characteristics independently associated with seropositivity were younger age (odds ratio, OR; 95% confidence interval, CI, per five-year increase: 0.95; 0.91–0.98) and body mass index >25 kg/m 2 (OR, 95% CI: 1.16, 1.01–1.34). Smoking (as compared with never smoking, OR, 95% CI: 0.83, 0.70–0.97) and COVID-19 vaccination (OR, 95% CI: 0.70, 0.60–0.82) were associated with a reduced risk of seropositivity. Among seropositive participants, 83% were unaware of having been infected with SARS-CoV-2. Seropositivity and a lack of awareness of infection were more common in lower-income countries. The COVID-19 vaccination reduces the risk of SARS-CoV-2 infection (including recognized and unrecognized infections). Overweight or obesity is an independent risk factor for SARS-CoV-2 infection. Infection and lack of infection awareness are more common in lower-income countries. IMPORTANCE In this large, international study, evidence of SARS-CoV-2 infection was obtained by testing blood specimens from 8,719 community-dwelling adults from 11 countries. The key findings are that (i) the large majority (83%) of community-dwelling adults from several high-, middle-, and low-income countries with blood test evidence of SARS-CoV-2 infection were unaware of this infection—especially in lower-income countries; and (ii) overweight/obesity predisposes to SARS-CoV-2 infection, while COVID-19 vaccination is associated with a reduced risk of SARS-CoV-2 infection. These observations are not attributable to other individual characteristics, highlighting the importance of the COVID-19 vaccination to prevent not only severe infection but possibly any infection. Further research is needed to understand the mechanisms by which overweight/obesity might increase the risk of SARS-CoV-2 infection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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