Associations entre l'état autodéclaré de l'infection par le SRAS-CoV-2, la sérologie et les symptômes courants de la COVID-19 à long terme chez les adultes au Canada, une étude transversale
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Diverses méthodes, y compris l'autodéclaration et les tests de dépistage d'anticorps, ont été utilisées pour estimer la prévalence des infections par le SRAS-CoV-2 et des symptômes connexes à long terme, mais l'influence des méthodes employées sur les conclusions n'a pas été explorée en profondeur.Objectif : Nous avons examiné les associations entre l'autodéclaration et les résultats sur les anticorps chez la population adulte canadienne (âgée de 18 ans et plus).Méthodes : Nous avons utilisé les données d'une vaste enquête transversale probabiliste fondée sur la population menée entre avril et août 2022.L'état infectieux autodéclaré et les expériences avec des symptômes courants de la COVID-19 à long terme depuis le début de la pandémie ont été recueillis, ainsi qu'un échantillon de sang séché pour mesurer les anticorps du SRAS-CoV-2.Résultats : En août 2022, le nombre d'adultes ayant déclaré avoir contracté une infection confirmée ou soupçonnée était de 37,9 % (IC à 95 % : 36,8 %-39,1 %), tandis que la probabilité moyenne globale d'avoir des anticorps liés à l'infection était de 52,9 % (IC à 95 % : 51,8 %-54,0 %) et augmentait avec la certitude d'un répondant d'être infecté.Toutefois, la probabilité moyenne d'avoir des anticorps liés à l'infection n'était pas associée à la gravité de l'infection ou au signalement des symptômes courants de la COVID-19 à long terme.Plus d'un adulte sur cinq ignorait qu'il avait été infecté.Conclusion : Les enquêtes par autodéclaration peuvent mal classer l'état d'infection par le SRAS-CoV-2 d'une proportion importante de personnes non testées et peuvent fausser les estimations du pourcentage d'infections, de la gravité des infections et du risque de développer des symptômes à long terme liés à l'infection.Les symptômes courants de la COVID-19 à long terme signalés par certains pourraient avoir été causés par d'autres infections ou maladies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».