Mortality from COVID in Colombia and Peru: Analyses of Mortality Data and Statistical Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract National predictions of the course of COVID mortality can be used to plan for effective healthcare responses as well as to support COVID policymaking. We developed the Global COVID Assessment of Mortality (GCAM), a statistical model with continually improving precision that combines actual mortality counts with Bayesian inference, to predict COVID trends, currently until December 1, 2020. In Colombia, the GCAM analysis found the peak of COVID mortality around August 12 and an expected total of COVID deaths of 24,000-31,000, or 48%-92% over the total through August 21. In Peru, a first mortality peak occurred around May 24, and given the current trajectory, a second peak is predicted around September 6. Peru can expect 29,000-43,000 COVID deaths, representing an increase of 7%-55% over COVID deaths through August 21. GCAM projections are also used to estimate medical surge capacity needs. To gauge the reliability of COVID mortality forecasts, we compared all-cause mortality from January through June 2020 with average all-cause mortality in previous years in Colombia and Peru, and found that the excesses were consistent with GCAM forecast, most notably a doubling of overall mortality from May 25-June 7 th of weeks in Peru. The GCAM results predict that as a percentage of all adult deaths in previous years, Colombia can expect about 13% excess from COVID deaths, whereas Peru can expect 34% excess. Comparisons of GCAM analyses of several other countries with Colombia and Peru demonstrate the extreme variability that characterizes COVID mortality around the world, emphasizing the need for country-specific analyses and ongoing monitoring as more mortality data become available.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».