Impact of disease severity, age, sex, comorbidity, and vaccination on secondary attack rates of SARS-CoV-2: a global systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the key drivers of SARS-CoV-2 transmission is essential for shaping effective public health strategies. However, transmission risk is subject to substantial heterogeneity related to disease severity, age, sex, comorbidities, and vaccination status in different population settings and regions. We aimed to quantify the impact of these factors on secondary attack rates (SARs) of SARS-CoV-2 across diverse population settings and regions, and identify key determinants of transmission to inform targeted interventions for improving global pandemic response. To retrieve relevant literature covering the duration of the COVID-19 pandemic, we searched Ovid MEDLINE, Ovid Embase, Web of Science, and the Cochrane COVID-19 Study Register between January 1, 2020 and January 18, 2024 to identify studies estimating SARs of SARS-CoV-2, defined as the proportion of close contacts infected. We pooled SAR estimates using a random-effects model with the Freeman-Tukey double arcsine transformation and derived Clopper-Pearson 95% confidence intervals (CIs). Risk of bias was assessed using a modified Newcastle–Ottawa scale. This study was registered with PROSPERO, CRD42024503782. A total of 159 eligible studies, involving over 19 million close contacts and 6.8 million cases from 41 countries across five continents, were included in the analysis. SARs increased with disease severity in index cases, ranging from 0.10 (95% CI: 0.06–0.14; I 2 = 99.65%) in asymptomatic infection to 0.15 (95% CI: 0.09–0.21; I 2 = 92.49%) in those with severe or critical conditions. SARs by age were lowest at 0.20 (95% CI: 0.16–0.23; I 2 = 99.44%) for close contacts under 18 years and highest at 0.29 (95% CI: 0.24–0.34; I 2 = 99.65%) for index cases aged 65 years or older. Among both index cases and close contacts, pooled SAR estimates were highest for Omicron and lowest for Delta, and declined with increasing vaccine doses. Regionally, North America had the highest SAR at 0.27 (95% CI: 0.24–0.30; I 2 = 99.31%), significantly surpassing SARs in Europe (0.19; 95% CI: 0.15–0.25; I 2 = 99.99%), Southeast Asia (0.18; 95% CI: 0.13–0.24; I 2 = 99.24%), and the Western Pacific (0.11; 95% CI: 0.08–0.15; I 2 = 99.95%). Among close contacts with comorbidities, chronic lung disease and hypertension were associated with the highest SARs. No significant association was found between SARs and the sex of either index cases or close contacts. Secondary attack rates varied substantially by demographic and regional characteristics of the studied populations. Our findings demonstrate the role of booster vaccinations in curbing transmission, underscoring the importance of maintaining population immunity as variants of SARS-CoV-2 continue to emerge. Effective pandemic responses should prioritise tailored interventions that consider population demographics and social dynamics across different regions.
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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 | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».