Overview of SARS-CoV 2 infection case and fatality descriptive analysis in Samarinda, East Kalimantan 2020-2021
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The study provides an overview of Covid-19 cases in Samarinda City since the Pandemic started in March 2020 until the third quarter of 2021, immediately after the peak of the second wave. Content: Samarinda is the capital city of East Kalimantan, one of the top ten provinces with the highest number of Covid-19 cases in Indonesia. The study extracted data from the Covid-19 national notification system application called Allrecord TC-19 di Indonesia. Overall, 22.152 or 2664,9 cases per 100.000 population were reported, while the peak of the second wave reached 1516 cases in the 28th epidemiology week of 2021, which was tripled the number of the first wave. Case Fatality Rate (CFR) was 3,22% with the highest death reaching 67 cases in a week. 54,2% of SARS CoV-2 Infection occurred in men with a 3,4% fatality rate, while in women it was 3,0%. Almost half (47,5%) of the total cases affected the productive age group (20-40 years old age group). Meanwhile, the most Case Fatality Rate (CFR) occurred in the elderly age group, with 233 cases (1,06%) affecting people in their 50s-60s and 202 cases (0,91%) in their 60s-70s. Based on location analysis, the highest number of cases was found in Samarinda Ulu subdistrict with 15,02% (4162 cases). However, the highest Attack Rate(AR) occurred in Samarinda Kota subdistrict with 4032,41 cases per 100.000 population, while the proportion is only 5,8% from total cases. The highest CFR is 6,17% which occurred in the Samarinda Ilir subdistrict. Uniquely, the number of cases reported by the settler was about 8,57% which was higher than the other six subdistricts (5,11% - 6,11%). Further analysis is needed to explore risk factors and causal relationships between the factors and the Covid-19 case in Samarinda City to produce recommendations that can strengthen Covid-19 prevention and control efforts by all sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».