P-217 LESSONS FROM HEALTHCARE WORKER RISK OF COVID-19: A 20-MONTH ANALYSIS OF PROTECTIVE MEASURES FROM VACCINATION AND BEYOND
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This study examines the impacts of rigorously implemented infection control, public health and occupational health measures in protecting healthcare workers (HCWs), beyond vaccination. Methods We followed a cohort of 21,242 HCWs in Vancouver, British Columbia, Canada for 20 months from the time the pandemic started until rapid antigen testing ended comprehensiveness of data capture. We used Cox regression and test-negative-design to examine differences in SARS-COV-2 infection rates compared to community counterparts, and within the HCW workforce, assessing the role of occupation, testing accessibility, vaccination rates, and vaccine effectiveness over time. Results Nurses, allied health professionals and medical staff in this jurisdiction had a significantly lower rate of infection compared to their age-group community counterparts, at 47.4, 41.8, and 55.3% reduction respectively. Licensed practical nurses and care aides had the highest risk of infection among HCWs, more than double that of medical staff. However, even considering differences in vaccination rates, no increase in SARS-CoV-2 infection was found compared to community rates, with combined protective measures beyond vaccination associated with a 17.7% reduced SARS-COV-2 rate in this workforce overall. Discussion and conclusion Rigorously implemented occupational health, public health and infection control measures, with excellent communication channels, resulted in a well-protected healthcare workforce with infection rates at or below rates in community counterparts. Greater accessibility of vaccination worldwide is essential; however, as protecting this workforce globally also requires considerable health system strengthening in many jurisdictions, we caution against overly focusing on vaccination to the exclusion of other effective elements for wider protection of HCWs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».