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Enregistrement W4390234479 · doi:10.26502/acbr.50170375

Analysis of Potential Risk Factors of COVID-19 Based on Variants: Omicron, Delta, and Alpha

2023· article· en· W4390234479 sur OpenAlexaboutno aff
Dharshini Kannan, Sreenidhi Muppiri, Maren Reid

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical and Biomedical Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Alpha (finance)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakDeltaBiologyPsychologyVirologyMedicinePhysicsInternal medicineClinical psychologyAstronomyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has changed which affects the risk of COVID-19 infection for specific subgroups. We focused on the subgroups based on the factors (sex, age, and vaccination) and COVID-19 strains (Alpha, Delta, and Omicron). Past studies focused on analysing these factors based on one geographic region or one COVID-19 strain. Therefore, there is a need to understand these factors’ association with risk of COVID-19 infection through analysing data from various geographic regions and strains. The association between COVID-19 strains and the factors was assessed through chi-square test and odds ratio tests. Sex, vaccination, age had a significant association with testing positive for the COVID-19 strains of interest in most geographies. The biggest difference was unvaccinated individuals have 3.14 higher odds of getting Alpha than vaccinated individuals in Canada. These findings provide insights into the groups that are more susceptible to contracting specific strains of COVID-19.The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has changed which affects the risk of COVID-19 infection for specific subgroups. We focused on the subgroups based on the factors (sex, age, and vaccination) and COVID-19 strains (Alpha, Delta, and Omicron). Past studies focused on analysing these factors based on one geographic region or one COVID-19 strain. Therefore, there is a need to understand these factors’ association with risk of COVID-19 infection through analysing data from various geographic regions and strains. The association between COVID-19 strains and the factors was assessed through chi-square test and odds ratio tests. Sex, vaccination, age had a significant association with testing positive for the COVID-19 strains of interest in most geographies. The biggest difference was unvaccinated individuals have 3.14 higher odds of getting Alpha than vaccinated individuals in Canada. These findings provide insights into the groups that are more susceptible to contracting specific strains of COVID-19.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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