Use of Unofficial Newspaper Data for COVID-19 Death Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To highlight the critical importance of unofficially reported newspaper-based deaths from coronavirus disease 2019 (COVID-19)–like illness (CLI) together with officially confirmed death counts to support improvements in COVID-19 death surveillance. Methods Both hospital-based official COVID-19 and unofficial CLI death counts were collected from daily newspapers between March 8 and August 22, 2020. We performed both exploratory and time-series analyses to understand the influence of combining newspaper-based CLI death counts with confirmed hospital death counts on the trends and forecasting of COVID-19 death counts. An autoregressive integrated moving average–based approach was used to forecast the number of weekly death counts for six weeks ahead. Results Between March 8 and August 22, 2020, 2,156 CLI deaths were recorded based on newspaper reporting for a count that was 55% of the officially confirmed death count (n = 3,907). This shows that newspaper reports tend to cover a significant number of COVID-19 related deaths. Our forecast also indicates an approximate total of 406 CLI expected for the six weeks ahead, which could contribute to a total of 2,413 deaths including 2,007 confirmed deaths expected from August 23 to October 3, 2020. Conclusions Analyzing existing trends in and forecasting the expected number of newspaper-based CLI deaths indicates yet-unreported COVID-19 death counts, which could be a critical source to estimate provisional COVID-19 death counts and mortality surveillance. Public Health Implications Considering unofficial newspaper-based CLI death counts is essential to identify COVID-19 death severity and surveillance needs to advance public health research efforts to prepare appropriate response strategies for low- and middle-income countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».