The Impact of Age Demographics on Interpreting and Applying Population-Wide Infection Fatality Rates for COVID-19
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
The ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic affects the Canadian Armed Forces (CAF) and its members in multiple ways. As the CAF manages its own healthcare system for its members, it must consider the impact of COVID-19 not only on the operational effectiveness of its workforce but also on its healthcare operations. Furthermore, given that the CAF has deployed task forces in support of other government departments, including into long-term care facilities that are experiencing outbreaks, it is important for the CAF to maintain situational awareness of the outbreak in the Canadian population generally. In providing analytical support to the CAF on these questions, we focused on establishing the applicability of estimates of COVID-19 infection fatality rates (IFRs) from the literature to the CAF and to the Canadian public. This paper explores how the age-dependent effects of COVID-19 must be taken into account when comparing estimates based on countries with very different age profiles, such as China and Italy. Furthermore, it explores how varying age structures within a country (e.g., within a subnational jurisdiction, or within a given working population) should affect how analysts apply estimates of IFR to scenarios involving those specific populations.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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