Population-Based Model of the Fraction of Incidental COVID-19 Hospitalizations during the Omicron BA.1 Wave in the United States
Notice bibliographique
Résumé
1. Background: Some reports have suggested that as many as one-half of all hospital inpatients identified as COVID-19-positive during the Omicron BA.1 variant-driven wave were incidental cases admitted primarily for reasons other than their viral infections. To date, however, there are no prospective longitudinal studies of a representative panel of hospitals based on pre-established criteria for determining whether a patient was, in fact, admitted as a result of the disease. 2. Materials and Methods: To fill this gap, we developed a formula to estimate the fraction of incidental COVID-19 hospitalizations that relies on measurable, population-based parameters. We applied our approach to a longitudinal panel of 164 counties throughout the United States, covering a 4-week interval ending in the first week of January 2022. 3. Results: Within this panel, we estimated that COVID-19 incidence was rising exponentially at a rate of 9.34% per day (95% CI, 8.93–9.87). Assuming that only one-quarter of all Omicron BA.1 infections had been reported by public authorities, we further estimated the aggregate prevalence of active SARS-CoV-2 infection during the first week of January to be 3.45%. During the same week, among 250 high-COVID-volume hospitals within our 164-county panel, an estimated one in four inpatients was COVID-positive. Based upon these estimates, we computed that 10.6% of such COVID-19-positive hospitalized patients were incidental infections. Across individual counties, the median fraction of incidental COVID-19 hospitalizations was 9.5%, with an interquartile range of 6.7 to 12.7%. 4. Conclusion: Incidental COVID-19 infections appear to have been a nontrivial fraction of all COVID-19-positive hospitalized patients during the Omicron BA.1 wave. In the aggregate, however, the burden of patients admitted for complications of their viral infections was far greater.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».