Analysis of Country-Level Risk Factors of COVID-19 Mortality Across Countries of Asia: A Generalised Estimating Equation Approach
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to investigate the death counts from coronavirus disease (COVID-19) across Asian countries by selecting 42 countries with a nonzero death count. Several studies have assessed personal-level factors that affect mortality rates in patients with COVID-19. However, the influence of country-level factors is still debatable. The results of a generalised estimating equation confirmed that the expected death counts across the countries in the middle quartile group of gross domestic product, upper quartile group of population density and lower quartile group of hospital bed count were higher than those in the countries in other quartile groups. The results further confirmed the positive association of the percentage of the population aged ≥65 years and time (day) with the death count. Visualisations and descriptive statistics showed that the death count increased over time across the Asian countries, with maximum death count occurring in the third quarter of the year 2020. These findings support the recommendation that countries with lower number of hospital beds per 1,000 persons, higher percentage of the population aged 65 years and older and middle and lower economies should take more precautions to reduce the death count from COVID-19.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».