Associations between self-reported SARS-CoV-2 infection status, serology and common longer-term COVID-19 symptoms among adults in Canada, a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: A variety of methods, including self-report and antibody testing, has been used to estimate the prevalence of SARS-CoV-2 infections and related longer-term symptoms, but the impact of employed methods on conclusions has not been thoroughly explored. Objective: We examined associations between self-report and antibody findings in the Canadian adult (aged 18 years and older) population. Methods: We used data from a large population-based cross-sectional probability survey conducted between April and August 2022. Self-reported infection status and experiences with common longer-term COVID-19 symptoms since the start of the pandemic was collected, as well as a dried blood spot to measure SARS-CoV-2 antibodies. Results: As of August 2022, the number of adults reported having had a confirmed or suspected infection was 37.9% (95% CI: 36.8%-39.1%), while the overall mean probability of having infection-related antibodies was 52.9% (95% CI: 51.8%-54.0%) and increased with respondent certainty they had been infected. However, the mean probability of having infection-related antibodies was not associated with infection severity or the reporting of common longer-term COVID-19 symptoms. More than one in five adults were unaware they had been infected. Conclusion: Self-report surveys may misclassify the SARS-CoV-2 infection status of a substantial proportion of untested people and may bias estimates of the percentage infected, the severity of infections and the risk of developing infection-related longer-term symptoms. Common longer-term COVID-19 symptoms reported by some could have been caused by other infections or diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».