Understanding the excess COVID-19 burden among immigrants in Norway
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aim to use intermarriage as a measure to disentangle the role of exposure to virus, susceptibility and care in differences in burden of COVID-19, by comparing rates of COVID-19 infections between immigrants married to a native and to another immigrant. METHODS: Using data from the Norwegian emergency preparedness, register participants (N=2 312 836) were linked with their registered partner and categorized based on own and partner's country of birth. From logistic regressions, odds ratios (OR) of COVID-19 infection (15 June 2020-01 June 2021) and related hospitalization were calculated adjusted for age, sex, municipality, medical risk, occupation, household income, education and crowded housing. RESULTS: Immigrants were at increased risk of COVID-19 and related hospitalization regardless of their partners being immigrant or not, but immigrants married to a Norwegian-born had lower risk than other immigrants. Compared with intramarried Norwegian-born, odds of COVID-19 infection was higher among persons in couples with one Norwegian-born and one immigrant from Europe/USA/Canada/Oceania (OR 1.42-1.46) or Africa/Asia/Latin-America (OR 1.91-2.01). Odds of infection among intramarried immigrants from Africa/Asia/Latin-America was 4.92. For hospitalization, the corresponding odds were slightly higher. CONCLUSION: Our study suggests that the excess burden of COVID-19 among immigrants is explained by differences in exposure and care rather than susceptibility.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».