An analysis of Covid-19 deaths and equality in Northern Ireland.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesThe overarching aim is to extend understanding of Covid-19 and non Covid-19 mortality during the pandemic. For the first two waves of the pandemic in Northern Ireland, the study addressed evidence gaps for both Covid-19 and non Covid-19 deaths in relation to equality group, health and socio-demographic characteristics. ApproachPrior to this research, mortality analyses in Northern Ireland during the pandemic had been largely based on information recorded on death certificates and information gaps remained. This research linked death records to extensive socio-demographic, health and equality group information, retrieved from the 2011 Census, providing a more comprehensive assessment of mortality. The research approach demonstrated innovative use of linked datasets in support of public policy. Findings also complement similar analysis published by the Office for National Statistics (ONS). Research questions were shaped and informed by information queries from a range of stakeholders including the Department of Health and elected officials. ResultsResults published to date are based on Covid-19 and non Covid-19 deaths occurring in the 7-month period between 1st March 2020 and 30th September 2020. We found that there was a 48% and 40% higher risk for persons self-reporting having a disability at the time of the 2011 Census (compared to ‘non-disabled’ people) for Covid-19 and non Covid-19 mortality respectively. After accounting for differences in age, sex and area of residence, there was no significant difference in risk of Covid-19 death, for the time period March to September 2020, for those who identified as Catholic at the time of the 2011 Census, compared to Protestants and other Christians. ConclusionThe research addresses priority evidence gaps identified by government officials and third sector policy leads. The depth of commentary provided within the report is enabling researchers and policy makers to gain greater familiarity with a key research resource. This will be instrumental in shaping future research through ADR Northern Ireland.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».