Correlations between COVID-19 and burden of dementia: An ecological study and review of literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Current evidence on the association between COVID-19 and dementia is sparse. This study aims to investigate the associations between COVID-19 caseload and the burden of dementia. METHODS: We gathered data regarding burden of dementia (disability-adjusted life years [DALYs] per 100,000), life expectancy, and healthy life expectancy (HALE) from the Global Burden of Disease (GBD) 2017 study. We obtained COVID-19 data from Our World in Data database. We analyzed the association of COVID-19 cases and deaths with the burden of dementia using Spearman's rank correlation coefficient. RESULTS: Globally, we found significant positive (p < .001) correlations between life expectancy (r = 0.60), HALE (r = 0.58), and dementia DALYs (r = 0.46) with COVID-19 caseloads. Likewise, we found similar correlations between life expectancy (r = 0.60), HALE (r = 0.58) and dementia DALYs (r = 0.54) with COVID-19 mortality. CONCLUSION: Health policymakers should clarify a targeted model of disease surveillance in order to reduce the dual burden of dementia and COVID-19.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».