Patterns of SARS-CoV-2 seropositivity among essential workers in long term care and retirement homes in Ontario, Canada: A descriptive cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Understanding patterns of SARS-CoV-2 seroprevalence among Long-Term Care Home and Retirement Home (LTCH/RH) staff is critical to designing effective public health interventions. We estimated SARS-CoV-2 seroprevalence among LTCH/RH staff in Ontario, Canada between May 2021-October 2022 using a cross-sectional analysis. Eligible participants completed a demographic questionnaire and provided a dried blood spot sample. Positive seroprevalence was defined as the proportion of individuals in a population who were positive for a SARS-CoV-2 infection, determined using anti-nucleocapsid total IgG antibodies analyzed with a validated chemiluminescent ELISA. We report age-adjusted prevalence ratios [PR; confidence interval, CI] by participant socio-demographic, household, neighbourhood, and occupational characteristics and stratified the analyses over two time periods (period 1: 2021-05-17 to 2021-12-31; period 2: 2022-01-02 to 2022-10-25). A total of 603 staff were included in our analysis; n=235 (39%) were enrolled in period 1 and n=368 (61%) were enrolled in period 2. Seroprevalence was 24% and 44% in periods 1 and 2, respectively. Age-adjusted prevalence ratios were nearly 2-fold higher among Black [PR 1.78; CI 1.28-2.48], East and Southeast Asian [PR 1.55, CI 1.18-2.04] and other racialized participants [PR 1.42, CI 1.03-1.96] compared to White participants. We did not observe a pattern across household characteristics, although we observed a trend towards higher seropositivity among participants living in COVID-19 hotspots. Prevalence ratios were lower for participants in higher income neighbourhoods [PR 0.72, CI 0.58-0.98]. We did not observe variability in seroprevalence across occupational characteristics with the exception of paid sick leave which was higher among participants with home-provided paid sick leave at the time of the survey [PR 0.58, CI 0.45-0.75]. Among LTCH/RH staff, we found important sources of variability of SARS-CoV-2 seroprevalence and strong correlations with socioeconomic disparities. Our findings show the importance of designing equity-rooted health interventions that recognize the intersection between community and the workplace.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».