Predictors of the Aggregate of COVID-19 Cases and Its Case-Fatality: A Global Investigation Involving 120 Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Since the identification of COVID-19 in December 2019 as a pandemic, over 4500 research papers were published with the term “COVID-19” contained in its title. Many of these reports on the COVID-19 pandemic suggested that the coronavirus was associated with more serious chronic diseases and mortality particularly in patients with chronic diseases regardless of country and age. Therefore, there is a need to understand how common comorbidities and other factors are associated with the risk of death due to COVID-19 infection. Our investigation aims at exploring this relationship. Specifically, our analysis aimed to explore the relationship between the total number of COVID-19 cases and mortality associated with COVID-19 infection accounting for other risk factors. Methods: Due to the presence of over dispersion, the Negative Binomial Regression is used to model the aggregate number of COVID-19 cases. Case-fatality associated with this infection is modeled as an outcome variable using machine learning predictive multivariable regression. The data we used are the COVID-19 cases and associated deaths from the start of the pandemic up to December 02-2020, the day Pfizer was granted approval for their new COVID-19 vaccine. Results: Our analysis found significant regional variation in case fatality. Moreover, the aggregate number of cases had several risk factors including chronic kidney disease, population density and the percentage of gross domestic product spent on healthcare. The Conclusions: There are important regional variations in COVID-19 case fatality. We identified three factors to be significantly correlated with case fatality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle