Social determinants of COVID-19 incidence and outcomes: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Early reports indicate that the social determinants of health are implicated in COVID-19 incidence and outcomes. To inform the ongoing response to the pandemic, we conducted a rapid review of peer-reviewed studies to examine the social determinants of COVID-19. We searched Ovid MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL and Cochrane Central Register of Controlled Trials from December 1, 2019 to April 27, 2020. We also searched the bibliographies of included studies, COVID-19 evidence repositories and living evidence maps, and consulted with expert colleagues internationally. We included studies identified through these supplementary sources up to June 25, 2020. We included English-language peer-reviewed quantitative studies that used primary data to describe the social determinants of COVID-19 incidence, clinical presentation, health service use and outcomes in adults with a confirmed or presumptive diagnosis of COVID-19. Two reviewers extracted data and conducted quality assessment, confirmed by a third reviewer. Forty-two studies met inclusion criteria. The strongest evidence was from three large observational studies that found associations between race or ethnicity and socioeconomic deprivation and increased likelihood of COVID-19 incidence and subsequent hospitalization. Limited evidence was available on other key determinants, including occupation, educational attainment, housing status and food security. Assessing associations between sociodemographic factors and COVID-19 was limited by small samples, descriptive study designs, and the timeframe of our search. Systematic reviews of literature published subsequently are required to fully understand the magnitude of any effects and predictive utility of sociodemographic factors related to COVID-19 incidence and outcomes. PROSPERO: CRD4202017813.
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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 | 0,026 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».