Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the dynamics of the COVID-19 pandemic, evaluating the efficacy of past and current control measures, and estimating vaccination needs, requires knowledge of the number of infections in the population over time. This number, however, generally differs substantially from the number of confirmed cases due to a large fraction of asymptomatic infections as well as geographically and temporally variable testing effort and strategies. Here I use age-stratified death count statistics, age-dependent infection fatality risks and stochastic modeling to estimate the prevalence and growth of SARS-CoV-2 infections among adults (age ≥ 20 years) in 171 countries, from early 2020 until April 9, 2021. The accuracy of the approach is confirmed through comparison to previous nationwide general-population seroprevalence surveys in multiple countries. Estimates of infections over time, compared to reported cases, reveal that the fraction of infections that are detected vary widely over time and between countries, and hence comparisons of confirmed cases alone (between countries or time points) often yield a false picture of the pandemic’s dynamics. As of April 9, 2021, the nationwide cumulative SARS-CoV-2 prevalence (past and current infections relative to the population size) is estimated at 61% (95%-CI 42-78) for Peru, 58% (39–83) for Mexico, 57% (31–75) for Brazil, 55% (34–72) for South Africa, 29% (19-48) for the US, 26% (16–49) for the United Kingdom, 19% (12–34) for France, 19% (11–33) for Sweden, 9.6% (6.5–15) for Canada, 11% (7–19) for Germany and 0.67% (0.47–1.1) for Japan. The presented time-resolved estimates expand the possibilities to study the factors that influenced and still influence the pandemic’s progression in 171 countries. Regular updates are available at: www.loucalab.com/archive/COVID19prevalence
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».