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Enregistrement W4410221320 · doi:10.1101/2025.05.08.25327059

Long COVID risk and severity after COVID-19 infections and reinfections in Quebec healthcare workers

2025· preprint· en· W4410221320 sur OpenAlexafffundabout
Sara Carazo, Moussa Ouakki, Nektaria Nicolakakis, Emilia Liana Falcone, Danuta M. Skowronski, Marie‐José Durand, Marie‐France Coutu, Simon Décary, Isora Dialahy, Olivia Drescher, Elisabeth Canitrot, Carrie Anna McGinn, Philippe Latouche, Robert Laforce, Clémence Dallaire, Geoffroy Denis, Alain Piché, Gaston De Serres

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité de SherbrookeBC Centre for Disease ControlCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Institute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire de QuébecMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociauxInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité Laval
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakHealth careMedicineVirologyInternal medicineEconomicsOutbreakInfectious disease (medical specialty)Economic growthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Importance Long COVID, a chronic condition following SARS-CoV-2 infection, affects millions of people worldwide and can lead to significant functional impairment. Estimates of long COVID risk after a first COVID-19 infection vary, and data on risk following reinfections remain lacking. Objective To estimate and compare long COVID risk and severity with first COVID-19 infection versus reinfections among healthcare workers (HCWs). Design Retrospective cohort study based on an electronic survey among Quebec HCWs conducted between May 16 and June 15, 2023. A short telephone survey among randomly selected non-respondents further assessed potential response bias. Setting Population-based study in Quebec, Canada. Participants 397 222 HCWs were invited to participate in the electronic survey and 10 500 in the telephone survey. Main outcomes and measures We defined long COVID cases as HCWs self-reporting COVID-19-attributed symptoms lasting ≥12 weeks, classified as mild, moderate, or severe based on perceived symptom intensity. We compared self-reported symptoms and functional limitations of cases to COVID controls (infected participants without long COVID) and non-COVID controls (uninfected participants). Risk and prevalence were estimated by number of infections, likely infecting variant and perceived acute COVID-19 severity. We conducted symptom clustering analyses using unsupervised learning techniques. Results Estimated long COVID risk following any COVID-19 infection was similar among 22 496 online survey participants (17.0% [95%CI, 16.3%–17.6%] and 3 978 telephone survey participants (15.9% [14.6%–17.2%]. The cumulative risk increased with the number of infections, but reinfections were associated with three times lower risk of long COVID than first infections. Pre-Omicron infections and severe acute COVID-19 episodes correlated with higher long COVID risk and severity. Among prevalent long COVID cases, 43% were moderate and 33% severe. Compared to controls, dyspnea, neurocognitive symptoms, post-exertional malaise and smell/taste disturbances were most strongly associated with long COVID. Cluster analysis identified seven symptom groups with systemic, neurocognitive, pulmonary, and mood-related clusters being the most prevalent. Severe long COVID cases exhibited multiple symptom clusters and greater functional limitations. Conclusions Long COVID is a common and disabling condition among HCWs. Societal and healthcare burden remains important and will continue to accrue given ongoing SARS-CoV-2 transmission and long COVID risk with reinfections. KEY POINTS Question Does the risk and severity of long COVID differ for first COVID-19 infections versus reinfections among healthcare workers in Quebec, Canada? Findings The risk of long COVID was ∼15% with first COVID-19 infection, but three-fold lower with reinfections. Risk was higher with COVID-19 infections due to ancestral strains and with more severe acute episodes. Long COVID risk and severity compromised self-rated health, physical capacity and cognitive function. Meaning Long COVID is a common and disabling condition among workers. Societal and healthcare burden remains important and will continue to accrue given ongoing SARS-CoV-2 transmission and long COVID risk with reinfections.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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