Association between delayed outbreak identification and SARS-CoV-2 infection and mortality among long-term care home residents, Ontario, Canada, March to November 2020: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundLate outbreak identification is a common risk factor mentioned in case reports of large respiratory infection outbreaks in long-term care (LTC) homes.AimTo systematically measure the association between late SARS-CoV-2 outbreak identification and secondary SARS-CoV-2 infection and mortality in residents of LTC homes.MethodsWe studied SARS-CoV-2 outbreaks across LTC homes in Ontario, Canada from March to November 2020, before the COVID-19 vaccine rollout. Our exposure (late outbreak identification) was based on cumulative infection pressure (the number of infectious resident-days) on the outbreak identification date (early: ≤ 2 infectious resident-days, late: ≥ 3 infectious resident-days), where the infectious window was -2 to +8 days around onset. Our outcome consisted of 30-day incidence of secondary infection and mortality, based on the proportion of at-risk residents with a laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infection with onset within 30 days of the outbreak identification date.ResultsWe identified 632 SARS-CoV-2 outbreaks across 623 LTC homes. Of these, 36.4% (230/632) outbreaks were identified late. Outbreaks identified late had more secondary infections (10.3%; 4,437/42,953) and higher mortality (3.2%; 1,374/42,953) compared with outbreaks identified early (infections: 3.3%; 2,015/61,714; p < 0.001, mortality: 0.9%; 579/61,714; p < 0.001). After adjustment for 12 LTC home covariates, the incidence of secondary infections in outbreaks identified late was 2.90-fold larger than that of outbreaks identified early (OR: 2.90; 95% CI: 2.04-4.13).ConclusionsThe timeliness of outbreak identification could be used to predict the trajectory of an outbreak, plan outbreak measures and retrospectively provide feedback for quality improvement, with the objective of reducing the impacts of respiratory infections in LTC home residents.
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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 | 0,000 |
| 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 ».