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Enregistrement W3179531292 · doi:10.7759/cureus.16160

Epidemiological Study of COVID-19 Fatalities and Vaccine Uptake: Insight From a Public Health Database in Ontario, Canada

2021· article· en· W3179531292 sur OpenAlexaffabout
Gareth Leung, Ashish Verma

Notice bibliographique

RevueCureus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyEpidemiologyCase fatality rateMedicinePublic healthPopulationRural areaOdds ratioGeographyEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease (COVID-19) has reached millions of people worldwide and is responsible for millions of deaths around the world. Research on fatalities in rural communities remains limited. In addition, the scientific literature has not yet reported on the distribution of vaccines in Canada and compared the findings to the age distribution of COVID-19 fatalities in Canada to see whether the vaccines have been distributed to the highest age category populations. This research article used data from the Government of Ontario and Statistics Canada to analyze the number of cases, fatalities, case fatality rates (CFRs) by demographic factors, such as age, gender, urban-rural status, and compared the findings to national vaccination rates by age. As of June 11, 2021, this study found that among the 528,819 cases among 14.8 million people. Among this population, there were 8875 fatalities in Ontario with 82.208% (n=7296) of fatalities occurred in people over 70 years, and 93.183% in people over 60 years (n=8,270). Additionally, the odds ratio of a fatal event was 9,652 times higher in people over 90 years (95% CI: 4418, 31124, p<0.001) as compared with less than 20 years. Men had a higher number of fatalities (n=4,490, CFR=1.721%) compared with women (n=4,385, CFR=1.692%), and a higher odd of fatal events only when adjusted for age and gender (OR=1.66, 95% CI: 1.57, 1.74, p<0.001). Urban areas had 92.034% of fatalities (n=8,168) and had a CFR of 1.632%. In contrast, rural areas comprised 4.451% of total fatalities (n=395) and had the highest CFR (2.267%). The unadjusted odds of a fatality were 1.41 (95% CI: 1.27, 1.56) in rural areas compared with urban areas. Across Canada as of May 29, 2021, people over 80 years old received 1,530,318 vaccines with 91.98% of this population age group receiving at least one and 457,664 being fully vaccinated (27.51%). In Ontario, as the number of people with at least one vaccine increased for people over 90 years, the number of fatalities was reduced from about 8 per day prior to vaccines to approximately two per day. Furthermore, once the vaccination rates exceeded 75% in ages 60 years and over 50% in the younger age groups, the number of fatalities per day among all age groups was approximately one per day. In summary, age was found to be a significant factor for COVID-19 mortality in Ontario and vaccine uptake in Ontario was followed by decreases in COVID-19 mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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