Disproportionate Rates of COVID-19 Among Black Canadian Communities: Lessons from a Cross-Sectional Study in the First Year of the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Racialized communities, including Black Canadians, have disproportionately higher COVID-19 cases. We examined the extent to which SARS-CoV-2 infection has affected the Black Canadian community and the factors associated with the infection. METHODS: We conducted a cross-sectional survey in an area of Ontario (northwest Toronto/Peel Region) with a high proportion of Black residents along with 2 areas that have lower proportions of Black residents (Oakville and London, Ontario). SARS-CoV-2 IgG antibodies were determined using the EUROIMMUN assay. The study was conducted between August 15, 2020, and December 15, 2020. RESULTS: Among 387 evaluable subjects, the majority, 273 (70.5%), were enrolled from northwest Toronto and adjoining suburban areas of Peel, Ontario. The seropositivity values for Oakville and London were comparable (3.3% (2/60; 95% CI 0.4-11.5) and 3.9% (2/51; 95% CI 0.5-13.5), respectively). Relative to these areas, the seropositivity was higher for the northwest Toronto/Peel area at 12.1% (33/273), relative risk (RR) 3.35 (1.22-9.25). Persons 19 years of age or less had the highest seropositivity (10/50; 20.0%, 95% CI 10.3-33.7%), RR 2.27 (1.23-3.59). There was a trend for an interaction effect between race and location of residence as this relates to the relative risk of seropositivity. INTERPRETATION: During the early phases of the pandemic, the seropositivity within a COVID-19 high-prevalence zone was threefold greater than lower prevalence areas of Ontario. Black individuals were among those with the highest seroprevalence of SARS-CoV-2.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».