Lower Incidence of COVID-19 at High Altitude: Facts and Confounders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
. 21:217-222, 2020.-The rapid transmission, increased morbidity, and mortality of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has exhausted many health care systems and the global economy. Large variations in COVID-19 prevalence and incidence have been reported across and within many countries worldwide; however, this remains poorly understood. The variability and susceptibility across the world have been mainly attributed to differing socioeconomic status, burden of chronic diseases, access to health care, strength of health care systems, and early or late adoption of control measures. Environmental factors such as pollution, ambient temperature, humidity, and seasonal weather patterns at different latitudes may influence how severe the pandemic is and the incidence of infection in any part of the world. In addition, recent epidemiological data have been used to propose that altitude of residence may not only influence those environmental features considered key to lesser viral transmission, but also susceptibility to more severe forms of COVID-19 through hypoxic-hypobaria driven genomic or nongenomic adaptations specific to high-altitude populations. In this review, we critically examine these factors and attempt to determine based upon available scientific and epidemiological data whether living in high-altitude regions might be protective against COVID-19 as recent publications have claimed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle