Characteristics associated with SARS-CoV-2 testing, infection and vaccine uptake among essential non-healthcare workers in Montréal, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: Essential non-healthcare workers experienced higher rates of SARS-CoV-2 infection compared to non-essential workers. Objective: Identify characteristics associated with SARS-CoV-2 testing, infection and vaccine uptake among essential non-healthcare workers in Montréal, Québec. Methods: Secondary, cross-sectional analysis of data collected from participants prospectively recruited in two observational studies (first study, Onsite Testing Study, January-March 2021; second study, Self-Testing Study, July-October 2021) of essential non-healthcare workers in 2021. Logistic regression with generalized linear mixed models was used to explore characteristics associated with our outcomes (previous SARS-CoV-2 testing, exposure and vaccination). Results: Overall, 2,755 participants were included (first study, Onsite Testing Study, n=2,128; and second study, Self-Testing Study, n=627). A higher proportion of participants identified as male (n=1,601; 58%), non-White (n=1,527; 55%) and worked in the manufacturing/supplier sector (n=1,706; 62%). Relative to the first study, Onsite Testing Study, participants in the second study, Self-Testing Study, had higher odds (78% vs. 46%; aOR 4.1, 95% CI: 3.2-5.2) of previous SARS-CoV-2 testing and of testing positive prior to study enrolment (6.2% vs. 4.3%; aOR 1.7, 95% CI: 1.1-2.6). Individuals reporting recent SARS-CoV-2 exposure had higher odds of previous SARS-CoV-2 testing (aOR 4.0, 95% CI: 3.0-5.4), while older age (aOR 0.98, 95% CI: 0.98-0.99 per one-year increase) and being male (aOR 0.6, 95% CI: 0.5-0.7) were associated with lower odds of previous testing. Results were similar in stratified analyses. Participants from businesses with more than 50 employees had higher odds of having received a SARS-CoV-2 vaccine (91% vs. 80%; aOR 2.6, 95% CI: 1.4-4.8). Conclusion: Consideration of individual and business characteristics associated with testing and vaccination programs for SARS-CoV-2 could improve equity, uptake and impact.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».