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Enregistrement W4400467426 · doi:10.3934/publichealth.2024045

Sex differences in COVID-19 mortality: A large US-based cohort study (2020–2022)

2024· article· en· W4400467426 sur OpenAlex
Samer A. Kharroubi, Marwa Diab-El-Harake

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAIMS Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineDemographyCohortCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mortality rateRetrospective cohort studyCohort studyPandemicInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the present study, we aim to assess the trend in mortality in COVID-19 by time and sex in a large cohort using Datavant's Death Index database. The main objectives of this study are to analyze mortality cases over time, which are categorized by sex and age, and to identify potential reasons for the observed differences. Methods: This is a retrospective cohort containing information on deceased individuals in the United States and Canada (n = 4,384,265). We included adult male and female patients with a clinical diagnosis of COVID-19 (January-December 2022) (ICD-10 code: U07.1). Mortality cases for males and females were presented over a three-year period of COVID-19 pandemic. Sex ratios presenting the change of mortality cases over time was also computed as the number of diagnosed males over female patients. Sex-differences in the mortality rates were illustrated by age groups. Results: In 2020, mortality cases increased to reach up to 200,000 cases per day and fluctuated due to social and/or cultural events in the US. In 2021, mortality cases reached the highest peak over the time period despite the US vaccine rollout due to holiday gatherings during November and December 2021, as well as the spread of a more contagious strain of the virus. In 2022, mortality cases decreased due to widespread vaccinations and a rise in natural immunity following the first Omicron surge. Furthermore, the proportion of COVID-19 cases in males and females remained stable during the pandemic; however, the number of diagnosed male patients markedly increased during the first months of 2022. Gender discrepancies suggest the role of various factors such as occupation, underlying comorbidities, and behavioral and immunological factors. Conclusion: Our study highlights higher mortality rates observed among males, suggesting that several factors may contribute to such differences, including social, behavioral, and biological factors. Our findings highlight the importance of implementing sex-specific treatment approaches in COVID-19 patients.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,319 · 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