The trend of mortality rates following hospitals downgrading and closures due to outbreak of COVID‐19 in Fars province: A comparative cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Hospitals are one of the most important healthcare centers for providing the patients with different medical needs. Several different factors might cause hospitals to downgrade their services or departments or close down overall. One of the most multifaceted reasons for hospital downgrading or closure is infectious disease outbreaks. In this regard, we aimed to evaluate the effects of hospital closure and downgrading due to the COVID-19 pandemic on the mortality rate of the people residing in Fars province, Iran. Methods: We gathered mortality information, including the cause of death, age, sex, place, and time of death of all deceased cases occurring during a period of 3 years, from February 20, 2018 to March 2021 from the forensic medicine and also the Department of Biostatistics in Shiraz University of Medical Sciences. Results: A total of 71,331 deaths have been reported since 2018 through the first quarter of 2021, with 57.9% of total mortality cases attributed to male gender. The total mortality counts ranged from 4229 to 9809 deaths per quarter, from which the minimum rate was reported in the first quarter of 2018 and the maximum in the fourth quarter of 2020. Based on the causes of death, diseases of the circulatory system were shown to be the all-time most frequent cause of death, accounting for a total of 42.8% of recorded deaths, followed by neoplasms (9.77%) and diseases of the respiratory system (9.45%). Conclusion: Although the large number of deaths at the time of the pandemic are immediately due to COVID-19 infection, deaths due to a notable number of other causes have had a significant increase which, along with the specific trend of place and causes of death, shows that the downgrading and closure of hospitals have had a significant impact on overall population mortality.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».