Risk Factors of SARS-CoV-2 Infection: Global Epidemiological Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the first recognition of the pandemic characteristics of SARS-CoV-2 infection, and before substantial case fatality data were available worldwide, public health agencies warned the public about the increased dangers of SARS-CoV-2 to persons with a variety of underlying physical conditions, many of which are more commonly found in persons over 50 years of age or in certain ethnic groups. OBJECTIVE: To investigate the statistical rather than the physiological basis in support of the abovementioned warnings, this study examines correlations globally on a nation-by-nation basis between the statistical data concerning COVID-19 fatalities and the statistics of potential comorbidities that may influence the severity of infection. METHODS: This study considers the statistics describing the populations of the 99 countries with the greatest numbers of SARS-CoV-2 infections at the time of the data cutoff. As national compilations of direct measures of immune system strength are not publicly available, the frequency of fatalities in those countries due to a variety of serious diseases is used as a proxy for the susceptibility of those populations to those same diseases. RESULTS: The analysis produces plots and calculations of correlations and cross-correlations of COVID-19 case fatality rates and the risks of other potential cofactors. It exposes some reasons that may underlie the degree to which advanced age increases the risk of mortality of infection with SARS-CoV-2. In contrast with the strong influences of comorbidities on the seriousness of consequences of influenzas and their associated pneumonias, the correlations of the same set of risk factors with SARS-CoV-2 infection are considerably weaker. The general characteristics of the observed correlations strengthened through 3 cycles of analysis, starting in September 2020. The strongest correlations were with chronic kidney disease and coronary disease (approximately 0.28 and 0.20, respectively). CONCLUSIONS: This study confirms early clinical observations that infection with SARS-CoV-2 presents an increased risk to persons over the age of 65 years. It does not support the suggestions presented by government agencies early in the pandemic that the risks are much greater for persons with certain common potential comorbidities.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».