Chercheur principal : Dr Alton Russell

Affiliation : Université McGill

Début : 2023

Ce projet est dirigé par Yuan Yan, chercheur postdoctoral à l’Université McGill.

Les informations sur l’immunité de la population à la COVID-19 proviennent de différents types d’études. Certaines, comme CanPath, invitent des personnes choisies au hasard à participer. D’autres études utilisent des populations qui ont déjà subi des prises de sang, comme les donneurs de sang. Bien que la surveillance des niveaux d’immunité au sein d’une population pratique comme les donneurs de sang puisse être mise en œuvre rapidement et à moindre coût, certains sous-groupes de la population peuvent être sous-représentés ou absents, ce qui crée des « angles morts ». Du même coup, les taux de réponse aux sondages auprès de participants invités au hasard pendant la pandémie de COVID-19 ont été faibles, ce qui pourrait également compromettre leur représentativité. Dans cette étude, nous comparerons les données sur les anticorps contre la COVID-19 provenant de donneurs de sang à CanPath et à d’autres études ayant recours à des participants échantillonnés au hasard afin d’évaluer les différences entre les sous-groupes sociodémographiques et géographiques représentés. Nous analyserons également dans quelle mesure différentes méthodes d’ajustement statistique peuvent corriger la sous-représentation de certains groupes et améliorer l’exactitude des mesures de l’immunité contre la COVID-19 au sein de la population dérivées à la fois des données des donneurs de sang et des études comme CanPath.