The first year of the COVID-19 pandemic in the ECOWAS region.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to analyse the pandemic after one year in terms of the evolution of morbidity and mortality and factors that may contribute to this evolution. Design: This is a secondary analysis of data gathered to respond to the COVID-19 pandemic. The number of cases, incidence rate, cumulative incidence rate, number of deaths, case fatality rate and their trends were analysed during the first year of the pandemic. Testing and other public health measures were also described according to the information available. Settings: The 15 States members of the Economic Community of West African States (ECOWAS) were considered. Results: As of 31st March 2021, the ECOWAS region reported 429,760 COVID-19 cases and 5,620 deaths. In the first year, 1,110.75 persons were infected per million, while 1.31% of the confirmed patients died. The ECOWAS region represents 30% of the African population. One year after the start of COVID-19 in ECOWAS, this region reported 10% of the cases and 10% of the deaths in the continent. Cumulatively, the region has had two major epidemic waves; however, countries show different patterns. The case fatality rate presented a fast growth in the first months and then decreased to a plateau. Conclusion: We learn that the context of COVID-19 is specific to each country. This analysis shows the importance of better understanding each country's response. During this first year of the pandemic, the problem of variants of concern and the vaccination were not posed. Funding: The study was funded by the International Development Research Centre (IDRC) under CATALYSE project.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».