The descriptive epidemiology of pre-omicron SARS-CoV-2 breakthrough infections and severe outcomes in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Vaccination plays a key role in curbing severe outcomes resulting from COVID-19 disease. With the Omicron variant and the relaxing of public health protections breakthrough infections are increasingly common, and certain groups remain at higher risk for severe outcomes from breakthrough infections. We analysed population-based public health data from Manitoba, Canada to understand characteristics of those experiencing breakthrough infections and severe outcomes from breakthrough infections. Data from previous pandemic stages can provide valuable information regarding severe outcomes associated with breakthrough infection in the Omicron and future phases. Methods: Positive SARS-CoV-2 PCR tests from Cadham Provincial Laboratory were linked to case information from the population-based Public Health Information Management System. A retrospective design was used with time-to-event analyses to examine severe outcomes among those experiencing breakthrough infection. Results: Breakthrough cases were more likely to have 2 + chronic conditions, compared to age-, sex-, and time-period matched unvaccinated cases (24% vs. 17%), with hypertension (30%), diabetes (17%), and asthma (14%) being the most prevalent chronic conditions amongst breakthrough cases. Severe outcomes resulting from breakthrough infection was associated with age and chronic conditions, with those with 2 + chronic conditions at higher risk of severe outcomes (adjusted hazard ratio: 3.6, 95% confidence intervals: 2.0-6.4). Risk of severe outcomes varied by age group, with those 70 + years at over 13 times the risk of severe outcomes (95% CI: 4.5-39.8), compared to those 18-29 years of age. Discussion: Our results demonstrate the impact of chronic conditions on the likelihood of, and severity of outcomes from breakthrough infections. These findings underscore the importance of vaccination programs prioritizing vulnerable populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».