COVID-19 Pandemic: Global Impact and Potential Implications for Cardiovascular Disease in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature indicates that cardiovascular disease (CVD; including stroke), older age, and availability of health care resources affect COVID-19 case fatality rates (CFRs). The cumulative effect of COVID-19 CFRs in global CVD populations and the extrapolated effect on access to health care services in the CVD population in Canada are not fully known. In this study we explored the relationships of factors that might affect COVID-19 CFRs and estimated the potential indirect effects of COVID-19 on Canadian health care resources. METHODS: Country-level epidemiological data were analyzed to study the correlation, main effect, and interaction between COVID-19 CFRs and: (1) the proportion of the population with CVD; (2) the proportion of the population 65 years of age or older; and (3) the availability of essential health services as defined by the World Health Organization Universal Health Coverage index. For indirect implications on health care resources, estimates of the volume of postponed coronary artery bypass grafting, percutaneous coronary intervention, and valve surgeries in Ontario were calculated. RESULTS: = 0.03). For every 1% increase in the proportion of the population 65 years of age or older or proportion of the population with CVD, the COVID-19 CFR was 9% and 19% higher, respectively. Approximately 1252 procedures would be postponed monthly in Ontario because of current public health measures. CONCLUSIONS: Countries with more prevalent CVD reported higher COVID-19 CFRs. Strain on health care resources is likely in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».