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Enregistrement W3199657908 · doi:10.1186/s12889-021-11782-w

Hospitalisation rates differed by city district and ethnicity during the first wave of COVID-19 in Amsterdam, The Netherlands

2021· article· en· W3199657908 sur OpenAlexaff
Liza Coyer, Elke Wynberg, Marcel Buster, Camiel Wijffels, Maria Prins, Anja Schreijer, Yvonne T. H. P. van Duijnhoven, Alje P. van Dam, Mariken van der Lubben, Tjalling Leenstra

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésMedicineBiostatisticsDemographyPoisson regressionEpidemiologyPublic healthEthnic groupCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationProxy (statistics)Environmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is important to gain insight into the burden of COVID-19 at city district level to develop targeted prevention strategies. We examined COVID-19 related hospitalisations by city district and migration background in the municipality of Amsterdam, the Netherlands. METHODS: We used surveillance data on all PCR-confirmed SARS-CoV-2 hospitalisations in Amsterdam until 31 May 2020, matched to municipal registration data on migration background. We calculated directly standardised (age, sex) rates (DSR) of hospitalisations, as a proxy of COVID-19 burden, per 100,000 population by city district and migration background. We calculated standardised rate differences (RD) and rate ratios (RR) to compare hospitalisations between city districts of varying socio-economic and health status and between migration backgrounds. We evaluated the effects of city district and migration background on hospitalisation after adjusting for age and sex using Poisson regression. RESULTS: Between 29 February and 31 May 2020, 2326 cases (median age 57 years [IQR = 37-74]) were notified in Amsterdam, of which 596 (25.6%) hospitalisations and 287 (12.3%) deaths. 526/596 (88.2%) hospitalisations could be matched to the registration database. DSR were higher in individuals living in peripheral (South-East/New-West/North) city districts with lower economic and health status, compared to central districts (Centre/West/South/East) (RD = 36.87,95%CI = 25.79-47.96;RR = 1.82,95%CI = 1.65-1.99), and among individuals with a non-Western migration background compared to ethnic-Dutch individuals (RD = 57.05,95%CI = 43.34-70.75; RR = 2.36,95%CI = 2.17-2.54). City district and migration background were independently associated with hospitalisation. CONCLUSION: City districts with lower economic and health status and those with a non-Western migration background had the highest burden of COVID-19 during the first wave of COVID-19 in Amsterdam.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
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)0,0000,000

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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