Identification of Underlying Factors Influencing the Immune Response to SARS-CoV-2 among workers and Residents in Long-term Care Homes: A Multi-province Study [C19-IS, study data contributed to the CITF Databank]
Notice bibliographique
Résumé
Background: In many parts of Canada, an overwhelming number of COVID-19-related deaths occur in long-term care (LTC) homes. Investigations into the immunity and vaccine response in this population would help provide better protection in the future. Aims of the CITF co-funded study: The study aimed to determine risk factors that increase the probability of SARS-CoV-2 infection, re-infection, and hospitalization or death from COVID-19 in LTC homes. Methods: This prospective cohort study recruited LTC workers, caregivers, and residents, regardless of COVID-19 infection history, from Ontario and British Columbia LTC homes. All participants were over the age of 19 and completed a questionnaire at baseline and provided a dried blood spot sample for antibody identification at baseline and at up to five subsequent follow-ups. Contributed dataset contents:From 26 LTC homes in Ontario, the datasets include 2,459 participants (1,519 workers, 361 caregivers and 579 residents) who completed the baseline questionnaire between March 2021 and September 2022. 85% of participants gave one or more serology samples at baseline and during follow-up visits up to December 2022. A total of 4,947 samples were collected. From 12 LTC homes in British Columbia, the datasets include 651 participants (376 workers, 104 caregivers and 171 residents) who completed the baseline questionnaire between June 2021 and May 2023. 90% of participants gave one or more serology samples. A total of 1,555 samples were collected between Jan 2021 and May 2023. Variables include data in the following areas of information: demographics (year of birth, sex and gender, race-ethnicity, indigeneity, job role), general health (weight and height, smoking status, flu vaccination status, self-reported chronic conditions, self-rated health, access to health care), SARS-CoV-2 infection (positive test result, symptoms, hospitalizations), longitudinal follow-up for COVID vaccination, and serology and neutralization (IgA and IgG against SARS-CoV-2 receptor-binding domain (RBD), spike (S) protein, nucleocapsid (N) protein).
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».