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 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 | 0,010 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».