Estimates of COVID-19 deaths in Mainland China after abandoning zero COVID policy
Notice bibliographique
Résumé
Background: China witnessed a surge of Omicron infections after abandoning zero COVID strategies on December 7, 2022. The authorities report very sparse deaths based on very restricted criteria, but massive deaths are speculated. Methods: We aimed to estimate the COVID-19 fatalities in Mainland China until summer 2023 using the experiences of Hong Kong and of South Korea in 2022 as prototypes. Both these locations experienced massive Omicron waves after having had very few SARS-CoV-2 infections during 2020-2021. We estimated age-stratified infection fatality rates (IFRs) in Hong Kong and South Korea during 2022 and extrapolated to the population age structure of Mainland China. We also accounted separately for deaths of residents in long-term care facilities in both Hong Kong and South Korea. Results: IFR estimates in non-elderly strata were modestly higher in Hong Kong than South Korea and projected 987,455 and 619,549 maximal COVID-19 deaths, respectively, if the entire China population was infected. Expected COVID-19 deaths in Mainland China until summer 2023 ranged from 49,962 to 691,219 assuming 25-70% of the non-elderly population being infected and variable protection of elderly (from none to three-quarter reduction in fatalities). The main analysis (45% of non-elderly population infected and fatality impact among elderly reduced by half) estimated 152,886-249,094 COVID-19 deaths until summer 2023. Large uncertainties exist regarding potential changes in dominant variant, health system strain, and impact on non-COVID-19 deaths. Conclusions: The most critical factor that can affect total COVID-19 fatalities in China is the extent to which the elderly can be protected.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».