5https://doi.org/10.5569/1134-7147.76.01 ZERBITZUAN 76MARTXOA·MARZO 2022 Impacto de la COVID-19 en los centros residenciales de Euskadi: un análisis multinivel de la importancia de los factores de riesgo relativos al centro
Notice bibliographique
Résumé
El presente artículo describe el análisis multinivel realizado en el marco de un reciente estudio que concluye que el centro residencial y sus características pueden explicar hasta un 55 % de las diferencias en el riesgo de contagio por SARS-CoV-2 entre personas que vivían en centros residenciales para personas mayores entre marzo y octubre de 2020 en Euskadi. El análisis, para el que se pudieron analizar datos de Osakidetza de más de 20.000 personas atendidas en esos centros, revela que las personas contagiadas tuvieron entre un 22 % y un 57 % más de riesgo de fallecer en el periodo de estudio. Los resultados indican que la intervención preventiva a nivel de centro puede resultar efectiva, pero que se necesita seguir investigando para conocer los factores específicos del centro que deben modificarse para reducir los contagios. El impacto de las características estructurales de los centros y la organización del personal son aspectos que habría que analizar de forma prioritaria.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,258 | 0,106 |
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 ».