Analysis of Data on Socio-Demographic and Clinical Factors of the COVID-19 Coronavirus Epidemic in Spain on Cases of Recovered and Death Cases
Notice bibliographique
Résumé
Carrying out a study of socio-demographic and clinical factors to determine which of these are more significant and have a greater influence on the speed of the spread of the virus, taking into account the behaviour of people who have died and been recovered in Spain. The objectives of this study have been to analyze the influence of socio-demographic and clinical factors on the speed of propagation of Covid-19, to determine the most relevant factors and to propose studies determining the prevalence of the disease. The Chi-square model supported by the statistical program Statgraphics Centurion xvi has been used to determine the dependence or not of the different variables studied on the speed of propagation of the virus. In relation to the clinical variables, a cluster study has been carried out to see their dependence. Very relevant conclusions have been obtained from the factor of age in the different analyzed bands, as well as from the little influence of the economic position of the people in the speed of propagation of the virus. The high population density and the areas studied are not always indicative of further spread of the disease A linear function has been determined to link the clinical parameters studied that could be used in subsequent prevalence and seroprevalence studies. The fundamental variables in the study of the coronavirus have been indicated according to socio-demographic and clinical factors. We warn about environmental factors to be studied.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».