Effectiveness of Vaccination: Hospital Admission and Length of Stay
Notice bibliographique
Résumé
Background COVID-19 vaccinations were first met with public hesitancy. There are some debates about the vaccines’ effectiveness in reducing hospital admissions or length of stay. Objective We aim to compare the effectiveness of different vaccine statuses and types with hospital admissions and length of stay. Methods Data related to hospital admissions, length of stay, the need for intensive care, and vaccination data were obtained from the Jordanian Ministry of Health. Results A total of 17,182 hospital admissions were recorded from February 2, 2021, the earliest date a vaccinated individual who has passed the 20-day mark on the first dose was admitted with relation to COVID-19, to August 15, 2021. The mean age admitted was 53 years. From all those who were admitted, the unvaccinated group was the majority in both overall admissions (93.7% with the length of stay of 6.9 days for older groups and 8.3 days for the younger) and intensive care unit admissions for both the older and younger age groups (91.23% and 93.3%, respectively), followed by those fully vaccinated (3.4% with the length of stay by vaccine type: Pfizer 4.9-6.1 with 115 admissions; AstraZeneca 10.8-5.1 with 26 admissions; Sinopharm 5.3-6.7 with 440 admissions; Sputnik 2-4 with 4 admissions) and those with only the first dose (2.5% with the length of stay by vaccine type: Pfizer 7.05-7.25 with 133 admissions; AstraZeneca 7.73-7.53 with 109 admissions; Sinopharm 6.5-7.9 with 253 admissions; Sputnik 4 with 1 admission). The time between the vaccination and admission was noticeably longer after the second dose of each vaccine compared to only the first dose with the exception of AstraZeneca (Pfizer 35.4-35.73 to 46.8-79.85; AstraZeneca 48.3-50.7 to 33.4-43.4; Sinopharm 22.65-24.86 to 54-62.9; Sputnik 28 to 99.5-101.5). Conclusions The study showed a lower admission and shorter stay at the hospital for those who are vaccinated, indicating the ability of vaccines to reduce the burden on the health care system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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.
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 ».