The mediating role of SARS-CoV-2 variants between income and hospitalization due to COVID-19: a period-based mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms facilitating the relationship between low income and COVID-19 severity have not been partitioned in the presence of SARS-CoV-2 variants of concern (VOCs). To address this, we used causal mediation analysis to quantify the possible mediating role infection with VOC has on the relationship between neighborhood income (exposure) and hospitalization due to COVID-19 among cases (outcome). A population-based cohort of 65 629 individuals residing in British Columbia, Canada, was divided into 3 periods of VOC co-circulation in the 2021 calendar year, whereby each period included co-circulation of an emerging and an established VOC. Each cohort was subjected to g-formula mediation techniques to decompose the relationship between exposure and outcome into total, direct, and indirect effects. In the mediation analysis, the total effects indicated that low income was associated with increased odds of hospitalization across all periods. Further decomposition of the effects revealed that income is directly and indirectly associated with hospitalization. The resulting indirect effect through VOC accounted for approximately between 6% and 13% of the total effect of income on hospitalization. This study underscores, conditional on the analysis, the importance of addressing underlying inequities to mitigate the disproportionate impact on historically marginalized communities by adopting an equity lens as central to pandemic preparedness and response from the onset.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».