Factores de Riesgo Y Protección de la Infección por COVID-19 en Personas en Situación de Sinhogarismo de la Ciudad de Girona (Cataluña, España)
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: El objetivo de este estudio fue determinar la prevalencia de casos COVID-19, entre las personas en situación de sinhogarismo (PSH) de la ciudad de Girona (Cataluña, España) y analizar las variables que incidieron en su contagio durante la primera ola de la pandemia de 2020. Método: Se llevaron a cabo las pruebas Polymerase Chain Reaction (PCR) y se registraron las variables sociodemográficas, la presencia de trastorno mental severo y de trastorno por uso de sustancias y el tipo de instalación donde se albergaron durante el confinamiento (albergue específico, macro-instalación, intemperie) de 233 PSH de la ciudad de Girona. Resultados: De las 233 PSH el 23,6% (n = 55) se alojó en el albergue, el 29,6% (n = 69) en el pabellón y el 56,8% (n = 109) a la intemperie. Se realizaron 67 PCR de las que el 91,2% fueron negativas. De los 6 casos positivos, 1 fue del albergue (c2 = 11,9; gl=1; p<0,001). Las variables predictoras de riesgo de infección fueron: el tipo de instalación donde se albergaron durante el confinamiento, tener más edad, haber inmigrado y estar diagnosticado de un trastorno por consumo de substancias. Conclusiones: Las PSH son más vulnerables al contagio de COVID-19 que la población general. La edad (ser más jóvenes), haber realizado un proceso migratorio, padecer un trastorno por consumo de sustancias y no haberse podido alojar en el albergue fueron las variables predictoras de infección por COVID-19.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».