An Analysis of Life-Year Lost Due to COVID-19 - 34 Countries, December 2019-March 2021.
Notice bibliographique
Résumé
What is already known about this topic?: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has caused severe health consequences. Though most COVID-19 deaths occurred among very old people, their life-year loss might be very large because of their life expectancy at that age. What is added by this report?: This study quantified how many years of life were lost due to COVID-19 in 34 countries. COVID-19 caused 9 to 21 years of life lost (YLL) per deceased patient. East Asia and Oceania had substantially lower per capita YLL than North America and Europe. Among all countries included, the United States had the greatest total YLL, Peru had the largest YLL per 100,000 people, and Mexico had the largest YLL per 100,000 COVID-19 patients. What are the implications for public health practice?: The YLL quantification indicated that the vulnerable population, especially the elderly, should be protected under careful public health measures to reduce their YLL. It also implied that it might be too early to lift anti-epidemic restrictions now, since the extreme disproportionate consequences (total and per-capita YLL) in different countries underscored the scrutinization over the variation in disease control strategies to optimize future disease control and prevention.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».