Modeling Years of Life Lost Due to COVID-19, Socioeconomic Status, and Nonpharmaceutical Interventions: Development of a Prediction Model
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Notice bibliographique
Résumé
Background: Research in the COVID-19 pandemic focused on the health burden, thereby largely neglecting the potential harm to life from welfare losses. Objective: This paper develops a model that compares the years of life lost (YLL) due to COVID-19 and the potential YLL due to the socioeconomic consequences of its containment. Methods: It improves on existing estimates by conceptually disentangling YLL due to COVID-19 and socioeconomic status. By reconciling the normative life table approach with socioeconomic differences in life expectancy, it accounts for the fact that people with low socioeconomic status are hit particularly hard by the pandemic. The model also draws on estimates of socioeconomic differences in life expectancy to ascertain potential YLL due to income loss, school closures, and extreme poverty. Results: Tentative results suggest that if only one-tenth of the current socioeconomic damage becomes permanent in the future, it may carry a higher YLL burden than COVID-19 in the more likely pandemic scenarios. The model further suggests that the socioeconomic harm outweighs the disease burden due to COVID-19 more quickly in poorer and more unequal societies. Most urgently, the substantial increase in extreme poverty needs immediate attention. Avoiding a relatively minor number of 4 million unemployed, 1 million extremely poor, and 2 million students with a higher learning loss may save a similar amount of life years as saving 1 million people from dying from COVID-19. Conclusions: Primarily, the results illustrate the urgent need for redistributive policy interventions and global solidarity. In addition, the potentially high YLL burden from income and learning losses raises the burden of proof for the efficacy and necessity of school and business closures in the containment of the pandemic, especially where social safety nets are underdeveloped.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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.
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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 découle