Excess deaths during the COVID-19 pandemic in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine if there was excess mortality in Alberta, Canada during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, to confirm if excess mortality affected all age groups equally, and to determine what proportions of excess deaths were directly related to COVID-19 and non-pharmaceutical drug poisoning. Methods: Weekly all-cause data used to estimate excess mortality were modelled against the pre-pandemic period (January 2015-February 2020). Age-adjusted weekly mortality rates for March 2020 to December 2021 were compared with the preceding 5 years. Results: =5833) that occurred in the 22-month period. The increase in all-cause excess deaths was proportionately higher, and with significantly greater numbers, in younger age groups. Significant increases in monthly drug poisoning deaths occurred from March 2020 to April 2021, with a total of 1819 deaths. Eight hundred and 25 excess drug poisoning deaths, representing 25.4% of total all-cause excess deaths, occurred, mainly among those aged 25-60 years. Overall, 54.9% of all excess deaths were directly related to COVID-19 and 25.4% were related to drug poisoning. Conclusions: There was a significant increase in all-cause mortality during the COVID-19 pandemic. Although older adults are more likely to die of COVID-19, a massive increase in non-COVID-19-related mortality was observed among younger people. These factors should be considered in public policy decisions on epidemic/pandemic management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».