The association of combinations of social factors and SARs-CoV-2 infection: A retrospective population-based cohort study in Ontario, 2020–2021
Dossier post-publication
OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The COVID-19 pandemic highlighted and exacerbated health inequities worldwide. While several studies have examined the impact of individual social factors on COVID infection, our objective was to examine how interactions of social factors were associated with the risk of testing positive for SARS-CoV-2 during the first two years of the pandemic. Study design and setting: We conducted an observational cohort study using linked health administrative data for Ontarians tested for SARS-CoV-2 between January 1st, 2020, and December 31st, 2021. We constructed multivariable models to examine the association between SARS-CoV-2 positivity and key variables including immigration status (immigrants vs. other Ontarians), and neighbourhood variables for household size, income, essential worker status, and visible minority status. We report main and interaction effects using odds ratios and predicted probabilities, with age and sex controlled in all models. Results: Of 6,575,523 Ontarians in the cohort, 88.5 % tested negative, and 11.5 % tested positive for SARS-CoV-2. In all models, immigrants and those living in neighbourhoods with large average household sizes had greater odds of testing positive for SARS-CoV-2. The strength of these associations increased with increasing levels of neighbourhood marginalization for income, essential worker proportion and visible minority proportion. We observed little change in the probability of testing positive across neighbourhood income quintiles among other Ontarians who live in neighbourhoods with smaller households, but a large change in probability among other Ontarians who live in neighbourhoods with larger households. Conclusion: Our study found that SARS-CoV-2 positivity was greater among people with certain combinations of social factors, but in all cases the probability of testing positive was consistently greater for immigrants than for other Ontarians. Examining interactions of social factors can provide a more nuanced and more comprehensive understanding of health inequity than examining factors separately.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».