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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».