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Enregistrement W4391031118 · doi:10.2196/53837

Investigating SARS-CoV-2 Incidence and Morbidity in Ponce, Puerto Rico: Protocol and Baseline Results From a Community Cohort Study

2024· article· en· W4391031118 sur OpenAlexvenueno aff
Chelsea G. Major, Dania M. Rodríguez, Liliana Sánchez‐González, Vanessa Rodríguez-Estrada, Tatiana Morales-Ortíz, Carolina Torres, Nicole M. Pérez-Rodríguez, Nicole A. Medina, Neâl Alexander, David Mabey, Kyle Ryff, Rafael Tosado-Acevedo, Jorge L. Muñoz‐Jordán, Laura E. Adams, Vanessa Rivera‐Amill, Melissa A. Rolfes, Gabriela Paz‐Bailey

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineSeroprevalenceIncidence (geometry)CohortPopulationDemographyCohort studyProspective cohort studyEnvironmental healthImmunologyInternal medicineSerologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A better understanding of SARS-CoV-2 infection risk among Hispanic and Latino populations and in low-resource settings in the United States is needed to inform control efforts and strategies to improve health equity. Puerto Rico has a high poverty rate and other population characteristics associated with increased vulnerability to COVID-19, and there are limited data to date to determine community incidence. OBJECTIVE: This study describes the protocol and baseline seroprevalence of SARS-CoV-2 in a prospective community-based cohort study (COPA COVID-19 [COCOVID] study) to investigate SARS-CoV-2 infection incidence and morbidity in Ponce, Puerto Rico. METHODS: In June 2020, we implemented the COCOVID study within the Communities Organized to Prevent Arboviruses project platform among residents of 15 communities in Ponce, Puerto Rico, aged 1 year or older. Weekly, participants answered questionnaires on acute symptoms and preventive behaviors and provided anterior nasal swab samples for SARS-CoV-2 polymerase chain reaction testing; additional anterior nasal swabs were collected for expedited polymerase chain reaction testing from participants that reported 1 or more COVID-19-like symptoms. At enrollment and every 6 months during follow-up, participants answered more comprehensive questionnaires and provided venous blood samples for multiantigen SARS-CoV-2 immunoglobulin G antibody testing (an indicator of seroprevalence). Weekly follow-up activities concluded in April 2022 and 6-month follow-up visits concluded in August 2022. Primary study outcome measures include SARS-CoV-2 infection incidence and seroprevalence, relative risk of SARS-CoV-2 infection by participant characteristics, SARS-CoV-2 household attack rate, and COVID-19 illness characteristics and outcomes. In this study, we describe the characteristics of COCOVID participants overall and by SARS-CoV-2 seroprevalence status at baseline. RESULTS: We enrolled a total of 1030 participants from 388 households. Relative to the general populations of Ponce and Puerto Rico, our cohort overrepresented middle-income households, employed and middle-aged adults, and older children (P<.001). Almost all participants (1021/1025, 99.61%) identified as Latino/a, 17.07% (175/1025) had annual household incomes less than US $10,000, and 45.66% (463/1014) reported 1 or more chronic medical conditions. Baseline SARS-CoV-2 seroprevalence was low (16/1030, 1.55%) overall and increased significantly with later study enrollment time (P=.003). CONCLUSIONS: The COCOVID study will provide a valuable opportunity to better estimate the burden of SARS-CoV-2 and associated risk factors in a primarily Hispanic or Latino population, assess the limitations of surveillance, and inform mitigation measures in Puerto Rico and other similar populations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/53837.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,170 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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