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Enregistrement W4399266433 · doi:10.1101/2024.05.30.24308231

Differential risk of healthcare workers versus the general population during outbreak, war and pandemic crises

2024· preprint· en· W4399266433 sur OpenAlexaboutno aff
John P. A. Ioannidis

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePandemicPopulationOutbreakMedicineEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseEconomic growthInfectious disease (medical specialty)PathologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Healthcare workers may have different risk for severe outcomes compared with the general population during diverse crises. This paper introduces the concept of healthcare worker versus population hazard (HPH), the risk of an outcome of interest in active healthcare workers compared with the general population they serve. HPH can be expressed with relative risk (HPH(r)) and absolute risk difference (HPH(a)) metrics. Illustrative examples are drawn from infectious outbreaks, war, and the COVID-19 pandemic on death outcomes. HPH can be extreme for lethal outbreaks (HPH(r)=30 to 143, HPH(a)=8 to 91 per 1000 for Ebola deaths in 3 Western African countries in 2013-5), and modestly high in relative terms and very high in absolute terms for protracted, major armed conflicts (HPH(r)=1.38 and HPH(a)=10.2 for Syria during 2011-2024). Conversely, healthcare workers had 8-12-fold lower risk than the population they served for pandemic excess deaths (physicians in USA) or COVID-19 deaths (physicians in Ontario, healthcare workers in Finland), while healthcare workers in Indonesia did not have this advantage for COVID-19 deaths versus the general population. HPH is susceptible to data inaccuracies in numbers of at-risk populations and of outcomes of interest. Importantly, inferences about healthcare worker risk can be misleading, if deaths of retired healthcare workers contaminate the risk calculations – as in the case of misleading early perceptions of exaggerated COVID-19 risk for healthcare professionals. HPH can offer useful insights for risk assessment to healthcare professionals, the general public, and policy makers and may be useful to monitor for planning and interventions during crises.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,326 · 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
Publié2024
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