Respiratory epidemics and older people
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been particularly severe on older people. Past coronavirus epidemics namely Severe Acute Respiratory Syndrome and the Middle East Respiratory Syndrome have also been severe on older people. These epidemics lasted for only a limited period, however, and have proven short lived in the memories of both the public and public health systems. No lessons were learnt to mitigate the impact of future epidemics of such nature, on older people. This complacency we feel has claimed the lives of many older people during the current COVID-19 global epidemic. The nature of risks associated with acquiring infections and associated mortality among older people in respiratory epidemic situations are varied and of serious concern. Our commentary identifies demographic, biological, behavioural, social and healthcare-related determinants, which increase the vulnerability of older people to respiratory epidemics. We acknowledge that these determinants will likely vary between older people in high- and low-middle income countries. Notwithstanding these variations, we call for urgent action to mitigate the impact of epidemics on older people and preserve their health and dignity. Intersectoral programmes that recognise the special needs of older people and in unique contexts such as care homes must be developed and implemented, with the full participation and agreement of older people. COVID-19 has created upheaval, challenging humanity and threatening the lives, rights, and well-being of older people. We must ensure that we remain an age-friendly society and make the world a better place for all including older people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».