P-1906. Early COVID-19 and Severity of Subsequent Omicron Infection in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As SARS-CoV-2 evolves, assessing changes in COVID-19 severity over time, and the impact of prior infection on repeat infection, is important. We determined whether developing COVID-19 early in the pandemic was associated with reduced severity of subsequent infection with Omicron sub-lineages. Methods We evaluated COVID-19 severity among patients infected during the Omicron wave. Severity was measured in 3 ways:(1) an ordinal measure combining activities of daily living (ADL) and presence of fever,(2) healthcare required (yes/no),(3) an ordinal measure of illness duration. We compared these outcomes in a study of age and time-period matched cohorts in Toronto, Canada: one with symptomatic COVID-19 between Mar 1 & Sep 30/2020 ('early COVID-19') and another who did not test positive for SARS-CoV-2 during the same period. Participants completed baseline, then biweekly surveys to identify SARS-CoV-2 infection episodes from Jan 2020 to Jan 2023. Multivariable binary and ordinal logistic regression models were used to construct ORs and 95% CI for impact of early COVID-19 on severity, adjusted for social/demographic characteristics, comorbidities, COVID-19 vaccination status, and time from early COVID-19 to first Omicron infection. Results Of 261 participants with COVID-19 due to Omicron (Table 1), 177 had early COVID-19 at a median of 26 months prior. In adjusted analyses, those with early COVID-19 occurring < 24 months prior to their Omicron infection had lower odds of having severe Omicron-related illness; OR 0.35 (95%CI 0.15-0.80); with non-significant lower odds of requirement for healthcare (OR 0.49,95%CI 0.14-1.8) and illness duration (OR 0.80, 95%CI 0.32-2.0) (Table 2). Immunocompromise was associated with more severe illness based on all 3 outcomes; other non-immunocompromising comorbidities were associated with requiring healthcare and longer illness duration, and females reported longer illness duration (Table 2). Conclusion Developing COVID-19 early in the pandemic was associated with reduced severity of first Omicron infection if it occurred < 24 months later. Immunocompromise and the presence of other underlying comorbidities were associated with increased severity, and women reported longer duration of illness. Disclosures Moe H. Kyaw, PhD, Pfizer: Employee Catherine Martin, PhD, Pfizer: employee|Pfizer: Stocks/Bonds (Private Company) Maria Major, B.Sc., M.P.H., Pfizer: Employee Samira Mubareka, MD, Pfizer: Grant/Research Support Srinivas Valluri, PhD, Pfizer: Employee John M. McLaughlin, PhD, Pfizer: Employee|Pfizer: Stocks/Bonds (Public Company) Allison McGeer, MD, AstraZeneca: Honoraria|GSK: Honoraria|Merck: Honoraria|Moderna: Honoraria|Novavax: Honoraria|Pfizer: Grant/Research Support|Pfizer: Honoraria|Roche: Honoraria|Seqirus: Grant/Research Support|Seqirus: Honoraria
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».