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Enregistrement W3130146807 · doi:10.1101/2021.02.15.21251572

A disproportionate epidemic: COVID-19 cases and deaths among essential workers in Toronto, Canada

2021· preprint· en· W3130146807 sur OpenAlexafffundabout
Amrita Rao, Huiting Ma, Gary Moloney, Jeffrey C. Kwong, Peter Jüni, Beate Sander, Rafal Kustra, Stefan Baral, Sharmistha Mishra

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCensusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationDemographyPer capitaGeographyEquity (law)MedicineSocioeconomicsEnvironmental healthPolitical scienceEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shelter-in-place mandates and closure of non-essential businesses have been central to COVID-19 response strategies including in Toronto, Canada. Approximately half of the working population in Canada are employed in occupations that do not allow for remote work suggesting potentially limited impact of some of the strategies proposed to mitigate COVID-19 acquisition and onward transmission risks and associated morbidity and mortality. We compared per-capita rates of COVID-19 cases and deaths from January 23, 2020 to January 24, 2021, across neighborhoods in Toronto by proportion of the population working in essential services. We used person-level data on laboratory-confirmed COVID-19 community cases (N=74,477) and deaths (N=2319), and census data for neighborhood-level attributes. Cumulative per-capita rates of COVID-19 cases and deaths were 3-fold and 2.5-fold higher, respectively, in neighborhoods with the highest versus lowest concentration of essential workers. Findings suggest that the population who continued to serve the essential needs of society throughout COVID-19 shouldered a disproportionate burden of transmission and deaths. Taken together, results signal the need for active intervention strategies to complement restrictive measures to optimize both the equity and effectiveness of COVID-19 responses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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