Cross-sectional study of SARS-CoV2 clinical characteristics in an immigrant population attended in a Hospital Emergency Department in the Catalunya Health Region in Spain
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The COVID pandemic has been the biggest health challenge faced in decades. The aim of this study is to assess the characteristics of immigrant patients who attended a Hospital Emergency Department during the first three waves of the coronavirus pandemic. METHODS: A retrospective, descriptive study of immigrant patients treated in a Hospital Emergency Department between March 15 and November 30, 2020. A descriptive analysis and a comparative analysis were carried out according to place of origin, gender and age. For the comparative analysis, the chi-square test for qualitative variables was used. For the comparative analysis according to gender, Student's t test or the Mann-Whitney U test was used for normal or non-normal quantitative variables, respectively. The Kruskal-Wallis test was used for normal or non-normal quantitative variables according to age. RESULTS: We have analyzed 633 immigrant patients who visited the emergency department during the study period. Of the sample, 50.1% patients were women and 78% of all patients came from Africa. The mean age of the patients was 44.1 years. Most patients (72.5%) were discharged to home after evaluation in the emergency department, especially European patients. One-quarter of patients required social resources to be able to comply with quarantine measures, of whom 87% were African. Forty-seven percent of patients became infected at home and 41% in the workplace. CONCLUSIONS: The immigrant population is generally younger and less infected than the population at large. In addition, the use of social resources to guarantee patient isolation has often proved essential in controlling outbreaks that have arisen in these communities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».