Characterizing school-linked and non-school linked SARS-CoV-2 cases in children and households: a retrospective cohort study using linked population-level administrative data from Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo identify directionality of SARS-CoV-2 cases within households and schools, and characterize school, household, and neighbourhood factors associated with school and non-school linked cases. ApproachUsing linked administrative data housed at the Manitoba Centre for Health Policy, a cohort of 449,425 individuals from 126,670 households with school-aged children enrolled in Manitoba public schools between September 1, 2020-June 30, 2021 was created. Using population-based SARS-CoV-2 laboratory test results, education enrolment and household composition data, index and transmission cases were counted and categorized at an individual and household level as school or non-school linked. Logistic regression models examined school, household and neighbourhood factors associated with school- and non-school linked households. Results143280 individuals were tested for SARS-CoV-2 during the study period; 14712 individuals (10.3%) tested positive. Amongst positive cases, 1695 (11.5%) were school-linked; the remaining 13017 (88.5%) were non-school linked. 13.7% of SARS-CoV-2 positive households had ≥1 case linked to school; 86.3% did not. Preliminary results found higher incomes quintiles had lower odds of being a school-linked household, as did living outside the Winnipeg region. Having more children in a grade and more household members resulted in higher odds of being a school-linked transmission household. No associations were observed for having a child under age five in the household. ConclusionsTaken together, these data suggest schools were not a large source of SARS-CoV-2 cases in Manitoba and factors associated with school-linked households largely mirrored broader community transmission patterns. ImplicationsThese findings may influence public health approaches to future pandemic control.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».