Sociodemographic factors associated with Covid-19 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronavirus disease or Covid-19 has caused more than 30 million documented infections and 1 million deaths worldwide as of Oct 2020. It was shown that several sociodemographic factors play a significant role in shaping the Covid-19 outcome and associated death rates across the globe. Thus the present study aims to study the sociodemographic parameters associated with the Covid-19 cases in Canada. MATERIAL AND METHODS: In this retrospective study, the data was collected from the Official data repository present in Canada. The patients' data were evaluated and sociodemographic parameters were checked and recorded. After the data was recorded they are categorized based on the different states and statistical analysis was done. RESULT:The present study reported that in Canada total cases as reported in the repository are 1,253,519 cases. This result indicates that maximum of the patients suffering from Covid-19 belonged to the younger age category. Compared to the males, females were more to suffer from Covid-19. Most of the patients who required hospitalization were in the 80+ year age group (28.5%). Only 1.7% of patients in the age group below 19 years are required to be hospitalized. The regional data variation showed that in Alberta female patients were more in all the age groups compared with the male patients. Saskatchewan also reported a higher number of death cases in older people. In Manitoba, in the younger age category (0-29 years) less number of female patients suffered Covid-19. Interestingly, this number reversed as the age group increased. In Ontario, 72.1% of people reported being admitted to ICU and required a ventilator. In British Columbia, the gender distribution showed no such difference among all the Covid-19 positive cases. In Quebec among the covid-19 positive cases, 47.2% were male and 52.8% were females. CONCLUSION: Age is a significant predictor of Covid-19 mortality and patients from both genders aged more than 75 years and more need to provide more care and increased medical supervision to decrease the Covid-19 casualty.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».