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Enregistrement W4213387360 · doi:10.12688/wellcomeopenres.17253.2

Lessons learned and lessons missed: impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on all-cause mortality in 40 industrialised countries and US states prior to mass vaccination

2022· preprint· en· W4213387360 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesMedical Research CouncilNovo NordiskRoyal SocietyBritish Heart FoundationWellcome TrustAstraZenecaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésPandemicDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographySocioeconomicsDiseaseMedicineInfectious disease (medical specialty)Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Industrialised countries had varied responses to the COVID-19 pandemic, which may lead to different death tolls from COVID-19 and other diseases. <ns4:bold/> </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> We applied an ensemble of 16 Bayesian probabilistic models to vital statistics data to estimate the number of weekly deaths if the pandemic had not occurred for 40 industrialised countries and US states from mid-February 2020 through mid-February 2021. We subtracted these estimates from the actual number of deaths to calculate the impacts of the pandemic on all-cause mortality. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Over this year, there were 1,410,300 (95% credible interval 1,267,600-1,579,200) excess deaths in these countries, equivalent to a 15% (14-17) increase, and 141 (127-158) additional deaths per 100,000 people. In Iceland, Australia and New Zealand, mortality was lower than would be expected in the absence of the pandemic, while South Korea and Norway experienced no detectable change. The USA, Czechia, Slovakia and Poland experienced &gt;20% higher mortality. Within the USA, Hawaii experienced no detectable change in mortality and Maine a 5% increase, contrasting with New Jersey, Arizona, Mississippi, Texas, California, Louisiana and New York which experienced &gt;25% higher mortality. Mid-February to the end of May 2020 accounted for over half of excess deaths in Scotland, Spain, England and Wales, Canada, Sweden, Belgium, the Netherlands and Cyprus, whereas mid-September 2020 to mid-February 2021 accounted for &gt;90% of excess deaths in Bulgaria, Croatia, Czechia, Hungary, Latvia, Montenegro, Poland, Slovakia and Slovenia. In USA, excess deaths in the northeast were driven mainly by the first wave, in southern and southwestern states by the summer wave, and in the northern plains by the post-September period. <ns4:bold/> </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> Prior to widespread vaccine-acquired immunity, minimising the overall death toll of the pandemic requires policies and non-pharmaceutical interventions that delay and reduce infections, effective treatments for infected patients, and mechanisms to continue routine health care. </ns4:p>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,658
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,085 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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