COVID-19 epidemiology in Canada from January to December 2020: the pre-vaccine era
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarizes COVID-19 disease epidemiology in Canada in the pre-vaccine era—from January through to December 2020. Canadian case numbers, risk factors, disease presentations (including severe and critical disease), and outcomes are described. Differences between provinces and territories in geography, population size and density, health demographics, and pandemic impact are highlighted. Key concepts in public health response and mitigation are reviewed, including masking, physical distancing, hand washing, and the promotion of outdoor interactions. Adequate investment in public health infrastructure is stressed, and regional differences in screening and testing strategies are highlighted. The spread of COVID-19 in Canadian workplaces, long-term care homes, and schools is described and lessons learned emphasized. The impact of COVID-19 on vulnerable populations in Canada—including Indigenous Peoples, ethnic minorities and newcomers, people who use drugs, people who are homeless, people who are incarcerated, and people with disabilities—is described. Sex and gender disparities are also highlighted. Author recommendations include strategies to reduce transmission (such as test–trace–isolate), the establishment of nationally standardized definitions and public reporting, the protection of high risk and vulnerable populations, and the development of a national strategy on vaccine allocation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».