Unveiling Pandemic Patterns: A Detailed Analysis of Transmissibility and Severity Parameters Across Four COVID-19 Waves in Bogotá, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This retrospective study on COVID-19's four waves in Bogotá, Colombia, scrutinises 1.77 million cases from March 2020 to April 2022, revealing significant shifts in both transmissibility and severity. The study highlights dynamic changes in the instantaneous reproduction number (Rt), with the highest values (> 2.5) corresponding to the ancestral and Omicron variants. There was a notable 88% decrease in the Case Fatality Ratio (CFR) from the first to the fourth wave, emphasising changing severity levels. The third wave, marked by the Mu variant, saw the highest case and death counts, yet paradoxically showed a decrease in CFR and an increase in the hospitalisation fatality ratio. Conversely, the fourth wave, dominated by Omicron, had the lowest severity despite higher hospitalisation rates in children. Additionally, the study records a consistent reduction in average hospital and ICU stay durations, from 10.84 days to 7.85 days and from 16.2 days to 12.4 days respectively, across the waves. These findings underscore the importance of ongoing epidemiological surveillance and adaptable public health strategies in lower-middle-income regions like Bogotá, deepening our understanding of COVID-19's impact in Latin America.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».