Age and Ageing During the COVID-19 Pandemic; Challenges to Public Health and to the Health of the Public
Notice bibliographique
Résumé
risk factor for hospital and ICU admission, mechanical ventilation and death. Health systems must protect persons at any age while paying particular attention to those with risk factors. However, essential freedoms must be respected and social/psychological needs met for those shielded. The example of the older population in Israel may provide interesting public health lessons. Relatively speaking, Israel is a demographically young country, with only 11.5% of its population 65 years and older as compared with the OECD average of >17%. As well, a lower proportion of older persons is in long-term institutions in Israel than in most other OECD countries. The initiation of a national program to protect older residents of nursing homes and more latterly, a successful vaccine program has resulted in relatively low rates of serious COVID-19 related disease and mortality in Israel. However, the global situation remains unstable and the older population remains at risk. The rollout of efficacious vaccines is in progress but it will probably take years to cover the world's population, especially those living in low- and middle-income countries. Every effort must be made not to leave these poorer countries behind. Marrying the principles of public health (care of the population) with those of geriatric medicine (care of the older individual) offers the best way forward.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».