Prevalence and seroprevalence of COVID-19 infection among older people: A scoping review based on population-based studies in 2020-2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Accurate estimates of the prevalence of infections play an important role in COVID-19 surveillance. Older people are known to have higher risks of severe outcomes after infection, but whether they also have a higher infection rate remains unclear. To obtain estimates of COVID-19 prevalence among older people, we synthesized evidence from RT-PCR-based prevalence and serological studies. Methods We conducted a scoping review using a comprehensive search of MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), Europe PMC, ClinicalTrials.gov , and the WHO COVID-19 Research Database from December 2019 to Oct 2022. We included population-based cross-sectional (sero)prevalence studies among older people (i.e., people aged >= 65 +/-5 years) who were tested for SARS-CoV-2 infection using RT-PCR tests, antigen tests, or serological tests. Studies that were conducted solely in institutional housing were excluded. Eligible studies were extracted and critically appraised. We described and mapped the prevalence (tested by RT-PCR or antigen tests) and seroprevalence (tested by serological tests) by geographical area and time. We then compared the estimated prevalence with WHO-reported prevalence and the prevalence among younger age groups from the same study. Results We identified 202 (sero)prevalence estimates from 126 studies, covering 50 countries up to October 2022. Of the 126 studies, 28 studies estimated RT-PCR-based prevalence; 104 studies estimated seroprevalence, ranging from 0% in Jordan to 22.5% in the United States in 2020, from 0.41% in Brazil to 98% in Chile in 2021. In the year 2020, prevalence of COVID-19 ranged from 0.0006% in China, to 52.8% in Brazil, while in 2021, prevalence ranged from 0.06% in England to 41.1% in Brazil. The ratio of the reported prevalence to estimated prevalence ranged from <0.01 to 77.50, where 86% (24/28) studies estimated a higher prevalence than WHO reported and half of them estimated >10 times higher prevalence. One third of studies (32%, 9/28) estimated a higher prevalence in older people compared with younger people. Conclusions Our findings suggest that underreporting of COVID-19 cases among older people may exist extensively worldwide. Compared with younger groups, older people were less likely to be infected with COVID-19 in two thirds of the studies through the first two years of the pandemic.
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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 | 0,017 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».