Relative pandemic severity in Canada and four peer nations during the SARS-CoV-2 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: National responses to the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic have been highly variable. We sought to explore the effectiveness of the Canadian pandemic response up to May 2022 relative to responses in four peer countries with similar political, economic and health systems, and with close historical and cultural ties to Canada. Methods: We used reported age-specific mortality data to generate estimates of pandemic mortality standardized to the Canadian population. Age-specific case fatality, hospitalization, and intensive care admission probabilities for the Canadian province of Ontario were applied to estimated deaths, to calculate hospitalizations and intensive care admissions averted by the Canadian response. Health impacts were valued in both monetary terms, and in terms of lost quality-adjusted life years. Results: We estimated that the Canadian pandemic response averted 94,492, 64,306 and 13,641 deaths relative to the responses of the United States, United Kingdom and France, respectively, and more than 480,000 hospitalizations relative to the United States. The United States pandemic response, if applied to Canada, would have resulted in more than $40 billion in economic losses due to healthcare expenditures and lost quality-adjusted life years. In contrast, an Australian pandemic response applied to Canada would have averted over 28,000 additional deaths and averted nearly $9 billion in costs. Conclusion: Canada outperformed several peer countries that aimed for mitigation rather than elimination of SARS-CoV-2 in the first two years of the pandemic, with substantial numbers of lives saved and economic costs averted. However, a comparison with Australia demonstrated that an elimination focus would have saved Canada tens of thousands of lives as well as substantial economic costs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».