Excess risk of COVID-19 infection and mental distress in healthcare workers during successive pandemic waves: Analysis of matched cohorts of healthcare workers and community referents in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate changes in risk of infection and mental distress in healthcare workers (HCWs) relative to the community as the COVID-19 pandemic progressed. METHODS: HCWs in Alberta, Canada, recruited to an interprovincial cohort, were asked consent to link to Alberta's administrative health database (AHDB) and to information on COVID-19 immunization and polymerase chain reaction (PCR) testing. Those consenting were matched to records of up to five community referents (CRs). Physician diagnoses of COVID-19 were identified in the AHDB from the start of the pandemic to 31 March 2022. Physician consultations for mental health (MH) conditions (anxiety, stress/adjustment reaction, depressive) were identified from 1 April 2017 to 31 March 2022. Risks for HCW relative to CR were estimated by fitting wave-specific hazard ratios. RESULTS: Eighty percent (3050/3812) of HCWs consented to be linked to the AHDB; 97% (2959/3050) were matched to 14,546 CRs. HCWs were at greater risk of COVID-19 overall, with first infection defined from either PCR tests (OR=1.96, 95%CI 1.76-2.17) or physician records (OR=1.33, 95%CI 1.21-1.45). They were also at increased risk for each of the three MH diagnoses. In analyses adjusted for confounding, risk of COVID-19 infection was higher than for CRs early in the pandemic and during the fifth (Omicron) wave. The excess risk of stress/adjustment reactions (OR=1.52, 95%CI 1.35-1.71) and depressive conditions (OR=1.39, 95%CI 1.24-1.55) increased with successive waves during the epidemic, peaking in the fourth wave. CONCLUSION: HCWs were at increased risk of both COVID-19 and mental ill-health with the excess risk continuing late in the pandemic.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».