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Enregistrement W3127193843 · doi:10.21203/rs.3.rs-379944/v1

The Association Between Healthcare Resources, Non-communicable Diseases, and Covid-19 Mortality: An Epidemiological Study of 139 Countries

2021· preprint· en· W3127193843 sur OpenAlexaff
Shahram Arsang‐Jang, Masoud Tokazebani Belasi, Farid Najafi, Mitra Darbandi, Malik Zain Raza, Humayon Akhuanzada, Nawaf Yassi, José Biller, Ramin Zand, Sepideh Kazemi Neya, Negar Morovatdar, Saverio Stranges, Mario Di Napoli, Mahmoud Reza Azarpazhooh

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLife expectancyDemographyMortality ratePercentileEnvironmental healthEpidemiologyPopulationOdds ratioCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: To provide an overview of the worldwide association between hospital beds, the burden of non-communicable diseases (NCDs), and COVID-19 mortality.Methods: Data was extracted regarding COVID-19 deaths and cases from the Our World in Data as of March 23, 2021. The following data was obtained:1) NCDs disability-adjusted life years (DALYs), health-adjusted life expectancy, and the health access and quality index from the Global Burden of Disease study; 2) the number of hospital beds, physicians, nurses and midwives per population, and out-of-pocket payments from the WHO website. Using the multilevel generalized linear model, these variables’ independent associations with COVID-19 mortality rate ratio (MRR) was examined.Results: Hospital beds were associated with reduced COVID-19 mortality (MRR=0.47; 95% CI: 0.44 to 0.5) globally. During COVID-19 peak periods, despite a decreasing trend in COVID-19 MRR with increasing beds in high-income countries, the odds of mortality remained high even within the highest percentile of hospital beds (MRR=1.54 for 20th-40th and 1.06 for >60th bed percentile, respectively). On the contrary, in middle-income countries, an inverse association was observed between the number of hospital beds and COVID-19 mortality in both periods. NCD DALYs were associated with increased COVID-19 deaths, particularly during peak mortality periods in high-income countries. Death-to-case ratio increased by approximately two times during the peak vs non-peak mortality periods.Conclusions: COVID-19 is a syndemic interacting with non-communicable diseases and not only a pandemic. A comprehensive national healthcare plan against COVID-19 spread should include adequate measures to protect vulnerable patients with pre-existing chronic conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,323
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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