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Enregistrement W6946290922 · doi:10.3389/fepid.2023.1248847.s001

Table1_The descriptive epidemiology of pre-omicron SARS-CoV-2 breakthrough infections and severe outcomes in Manitoba, Canada.docx

2024· dataset· en· W6946290922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEnvironmental Monitoring and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyPublic healthVaccinationPandemicDiabetes mellitusRetrospective cohort studyChronic diseaseRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Vaccination plays a key role in curbing severe outcomes resulting from COVID-19 disease. With the Omicron variant and the relaxing of public health protections breakthrough infections are increasingly common, and certain groups remain at higher risk for severe outcomes from breakthrough infections. We analysed population-based public health data from Manitoba, Canada to understand characteristics of those experiencing breakthrough infections and severe outcomes from breakthrough infections. Data from previous pandemic stages can provide valuable information regarding severe outcomes associated with breakthrough infection in the Omicron and future phases. Methods Positive SARS-CoV-2 PCR tests from Cadham Provincial Laboratory were linked to case information from the population-based Public Health Information Management System. A retrospective design was used with time-to-event analyses to examine severe outcomes among those experiencing breakthrough infection. Results Breakthrough cases were more likely to have 2 + chronic conditions, compared to age-, sex-, and time-period matched unvaccinated cases (24% vs. 17%), with hypertension (30%), diabetes (17%), and asthma (14%) being the most prevalent chronic conditions amongst breakthrough cases. Severe outcomes resulting from breakthrough infection was associated with age and chronic conditions, with those with 2 + chronic conditions at higher risk of severe outcomes (adjusted hazard ratio: 3.6, 95% confidence intervals: 2.0-6.4). Risk of severe outcomes varied by age group, with those 70 + years at over 13 times the risk of severe outcomes (95% CI: 4.5-39.8), compared to those 18-29 years of age. Discussion Our results demonstrate the impact of chronic conditions on the likelihood of, and severity of outcomes from breakthrough infections. These findings underscore the importance of vaccination programs prioritizing vulnerable populations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,208 · 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