Prevalence, symptom and severity of COVID 19 among permanent residents of Dhaka City
Notice bibliographique
Résumé
A study was done on 385 people who survived from COVID 19 to assess the prevalence, symptom, and severity of COVID 19 of permanent residents of Dhaka city, Bangladesh during the second wave of corona manifestation. Data were collected purposively from a government and a private hospital, and general people taking treatment from home. A significant number of respondents took treatment from the Hospital during 2nd wave of COVID 19. Two-third of participants endured moderate (67.5%) type of suffering followed by mild (18.7%) and severe (13.8%) type of suffering. Most of the participants were married (88.8%) and female (51.2%). There was no significant difference between females and males suffering and the risk and severity of COVID 19 (p=694). Most of the participants (70%) had comorbidity. Time to recover from symptoms had significant relation with symptom patterns. One-third of the respondents (33%) required 4-7 days to recover from suffering. A little higher than a quarter (27.8%) recovered within 8 to 14 days and more than a quarter 105 (27.3%) recovered by 8-12 days respectively. Most of the respondents had a fever, cough, body ache and fatigue, sore throat, and breathing difficulty. Only (7.3%) had diarrhea (3.9%) and smell loss 13 (3.4%). People of permanent residence of Dhaka city suffered from COVID 19 irrespective of sex, education, professional status. They had comorbidity, required 8-14 days of hospitalization, and endured the moderate type of suffering of COVID-19.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».