Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the beginning of the SARS-CoV 2 pandemic, healthcare authorities have made clear that it is crucial to track and identify COVID-19 symptoms and seek medical attention in the presence of the first warning signs, as immediate medical attention can improve the patient’s prognosis. Therefore the present work aims to analyze the risks associated with the time between the patient’s first symptoms and hospitalization followed by death. A cross-sectional study was performed among Mexican population diagnosed with COVID-19 and hospitalized from March to January 2021. Four different Bayesian models were developed to asses the risk associated with different patient trajectories: symptoms-hospitalization and hospitalization-death. Comorbidities that could worsen the patient outcome were included as linear predictions; these analyses were further broken down to the different states of the Mexican Republic and the healthcare providers within. Model III was chosen as the best performance through a validation of leaving one out (LOO). Increased risk for hospitalization was observed at the global population level for chronic renal disease, whereas for death such was the case for COPD and the interaction of diabetes:hypertension:obesity. Our results show that there are differences in mortality between the states without accounting for institution and it is related to the prompt time of death or viceversa. Regarding the 6 healthcare providers included in the analysis differences were also found. While state-managed hospitals and private sector showed lower risks, in contrast the IMSS seems to be the one with the highest risk. The proposed modelling can be helpful to improve healthcare assistance at a regional level, additionally it could inform statistical parameter inference in epidemiological models.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».