The first 100 days of the COVID-19 epidemic in Mali: a descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Since the detection of the first cases of COVID-19 in Mali, the ministry of health provides daily released of information and situation report including information on the number of testing, confirmed cases, case-contacts, recovered patients, COVID-19 related deaths; and the geographic locations affected by the epidemic. The objective of this study was to analyze this information and to examine the relation between the number of confirmed cases and the number of testing, case-contacts, recovered patients and COVID-19 related deaths. Method From the daily released of information and situation reports, the data related to the number of testing, confirmed cases, case-contacts, recovered patients, COVID-19 related deaths; and the affected geographic locations were extracted on an Excel file before being analyzed with SPSS 25 software. The analyses were essentially descriptive including Spearman correlation test and Chi 2 test for statistical significance (p≤0, 05).Results The analyses include 14,938 testing, 2,260 PCR confirmed cases, 12, 864 case-contacts, 1,502 recovered patients and 117 deaths reported during the first 100 days of the epidemic, particularly from March 25 to July 2, 2020. The results show low level of testing and demonstrate a positive correlation between the number of confirmed cases and the number of testing, case-contacts, recovered patients and deaths. These results suggest that Mali could have more confirmed cases by increasing testing, particularly among case-contacts.Conclusion The results can help to understand the evolution of the epidemic, call for more testing and contact tracing of COVID-19 cases. They can also contribute to improving data quality and response to COVID-19.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».