Magnitude of COVID-19 deaths relative to other leading causes of death: a global analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To quantify the burden of death that COVID-19 contributes relative to the top three causes of death for all countries. DESIGN: We performed uncertainty analyses and created contour plots for COVID-19 mortality to place the number of COVID-19 deaths in context relative to the top three causes of death in each country, across a plausible range of values for two key parameters: case fatality rate and magnitude of under-reporting. SETTING: All countries that have reported COVID-19 cases to the WHO and are included in the Global Burden of Disease Study by the Institute of Health Metrics and Evaluation. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Monthly number of deaths caused by COVID-19 and monthly number of deaths caused by the top three causes of death for every country. RESULTS: For countries that were particularly hard hit during the outbreak in 2020, most combinations of model parameters resulted in COVID-19 ranking within the top three causes of death. For countries not as hard hit on a per-capita basis, such as China and India, COVID-19 did not rank higher than the third leading cause of death at any combination of the model parameters within the given ranges. Up-to-date ranking of COVID-19 deaths relative to the top three causes of death for all countries globally is provided in an interactive online application. CONCLUSIONS: Estimating the country-level burden of death that COVID-19 contributes relative to the top three causes of death is feasible through contour graphs, even when the actual number of deaths or cases is unknown. This method can help convey importance by placing the magnitude of COVID-related deaths in context relative to more familiar causes of death by communicating when COVID-related deaths rank among the top three causes of death.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».