MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4409638139 · doi:10.20944/preprints202504.1572.v1

Risk Factors for Infection with SARS-CoV-2; A Prospective Cohort of Teachers and Education Workers, 2021–2023

2025· preprint· en· W4409638139 sur OpenAlexfundaboutno aff
Brenda L. Coleman, Susan J. Bondy, Kailey Fischer, Iris Gutmanis, Veronica Zhu, Kanchan Kanchan, Sharon E. Straus, John Kim, Sharon L. R. Simon, Allison McGeer

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésProspective cohort studyCohortSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineCohort studyVirologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: to determine factors associated with rates of SARS-CoV-2 infection and to determine whether anti-receptor-binding domain (RBD) IgG levels were associated with the rates of infectionDesign: prospective cohort of 34 months’ duration (February 2021 to December 2023)Setting: teachers and education workers working ≥8 hours per week in the Canadian province of OntarioParticipants: 3155 education workers were eligible for the risk factor analysis; 2977 for the serological analysisPrimary outcome measure: SARS-CoV-2 infection, symptomatic or asymptomaticResults: 1909 SARS-CoV-2 infections were reported (0.93 per 1000 participant-days); the highest incidence occurred during the period dominated by the Omicron BA.2 variant (2.01/1000 participant-days). After a median of 740 (interquartile range 361, 971) days of follow-up, participants who received three (adjusted hazard ratio (aHR) 0.24; 95% CI 0.11, 0.50; p<0.001), four (aHR 0.14; 95% CI 0.07, 0.30; p<0.001), or five or more (aHR 0.14; 95% CI 0.06, 0.30; p<0.001) doses of COVID-19 vaccines had lower rates of infection than participants who received <2 doses. Likewise, those who had immunity from a previous infection had lower rates of infection (aHR 0.05; 95% CI 0.04, 0.07) than those without. Participants 30 years of age or older had a lower rate of infection than participants 20-29 years old and those with Caucasian/European ancestry had a lower rate of infection (aHR 0.83; 95% CI 0.71, 0.96; p=0.01) than others. Also, compared to participants without known contact with an infected person, those in close contact with an infected household member (aHR 1.54; 95% CI 1.39, 1.71; p<0.001), coworker or student (aHR 1.22; 95% CI 1.04, 1.42, p=0.012), or individuals from more than one setting (aHR 1.45; 95% CI 1.29, 1.63; p<0.001) had higher rates of infection. Blood samples with anti-RBD antibody levels in the highest quintile (≥5850 BAU/mL) were associated with a lower rate of subsequent infection (aHR 0.40; 95% CI 0.23, 0.72) compared to samples with RBD levels below the threshold of detection. Conclusions: COVID-19 vaccines continued to provide protection against infection with SARS-CoV-2 through December 2023. Infection following exposure to people with SARS-CoV-2 occurred in a variety of venues indicating the need to practice intervention strategies when the potential for transmission is high.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePreprints.org→Même sujetCOVID-19 and Mental Health→Travaux en français237 207→