MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404461926 · doi:10.34689/sh.2024.26.4.018

ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN MORBIDITY, MORTALITY AND RESTRICTIVE MEASURES IN DIFFERENT COUNTRIES DURING THE COVID-19 PANDEMIC

2024· article· en· W4404461926 sur OpenAlexaboutno aff
D. A, Mynbayeva A.T., Ines Sanhueza B, Assel Baibussinova

Notice bibliographique

RevueĠylym men densaulyķ saķtau. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyGeographyDemographyMedicineVirologySociologyInfectious disease (medical specialty)OutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The pandemic of the new coronavirus infection COVID-19 has posed the need for the healthcare system to promptly address the issues of organizing medical care for an increasing flow of patients. The scale of the pandemic has shown that no State has sufficiently demonstrated a high willingness to respond quickly and implement measures to reduce the outbreak of infection. The purpose of the study: To study morbidity and mortality in terms of the number of restrictive measures taken in different countries during the COVID-19 pandemic. Materials and methods: For the analysis, open sources of information from the Our World in Data portal were used, where world statistics on the COVID-19 pandemic were collected and systematized. The data analysis period is March 2020 to the present. The analysis includes countries such as the USA, Great Britain, Italy, Canada, India, China, Turkey, Israel, Russia and Kazakhstan. For the analysis, databases on the number of confirmed cases of the disease, the number of confirmed deaths and the severity index of restrictive measures were studied. A Spearman correlation analysis of the dependence of cases of diseases, deaths and Severity Index was carried out. Results and discussion: On March 11, 2020, the World Health Organization (WHO) announced the COVID-19 pandemic in the world. The incidence of coronavirus began to rise sharply, especially in European countries, despite the fact that there was not enough information about the virus, which caused panic among the world's population. In addition to the increase in morbidity, the level of mortality increased. Since 2020, restrictive measures have been introduced in many countries. It was difficult to assess the effectiveness of the implemented measures immediately. 2 years later, a Severity Index was developed, which took into account all the restrictive measures applied in the countries. The correlation analysis showed that the analysis of cases of disease and deaths for 04/18/2020 has a strong correlation r=0.732 (differences are statistically significant p=0.002), while the correlation of the Severity Index and deaths has a weak and statistically insignificant relationship (r=-0.067, p=0.814). The correlation analysis of the Severity Index and cases of the disease also have no correlation (r=0.036, p=0.899). Conclusions: An analysis of the relationship between morbidity, mortality and restrictive measures during the COVID-19 pandemic showed that there was no correlation between the restrictive measures taken during the pandemic and the level of diseases and mortality in the studied countries. There is a direct and strong correlation between the level of diseases and deaths in 2020 and 2022. Введение: Пандемия новой коронавирусной инфекции COVID-19, поставила перед системой здравоохранения необходимость оперативного решения вопросов организации медицинской помощи возрастающему потоку пациентов. Масштабы пандемии показали, что ни одно государство в достаточной степени не показали высокую готовность к быстрому реагированию и внедрению мероприятий по уменьшению вспышки инфекции. Цель исследования: Изучить заболеваемость и смертность в разрезе количества принятых ограничительных мер в разных странах в период пандемии COVID-19. Материалы и методы. Для анализа использованы открытые источники информации портала Our World in Data, где собраны и систематизированы данные мировой статистики по пандемии COVID-19. Период анализа данных март 2020 год по настоящее время. В анализ включены такие страны как США, Великобритания, Италия, Канада, Индия, Китай, Турция, Израиль, Россия и Казахстан. Были изучены базы по количеству подтвержденных случаев заболевания, количеству подтверждённых случаев смерти и индекс строгости ограничительных мероприятий. Проведен корреляционный анализ по Спирмену зависимости случаев заболеваний, смертей и Индекса строгости. Результаты и обсуждение. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) 11 марта 2020 года объявила о пандемии COVID-19 в мире. Заболеваемость короновирусом резко начала повышаться, особенно в Европейских странах, при том, что информации о вирусе было не достаточно, что вызывало панические настроения среди населения всего мира. Помимо повышения заболеваемости увеличивался уровень сметрности. С 2020 года во многих странах внедрены ограничительные меры. Эффективностность внедряемых мер оценить сразу было затруднительно. Спустя 2 года был разработан Индекс строгости, в котором учли все примененные ограничительные мероприятия в странах. Корреляционный анализ показал, что анализ случаев заболевания и смерти за 18.04.2020 г. имеет сильную корреляционную связь r=0,732 (различия статистически значимы р=0,002), в то время как корреляционная связь Индекса строгости и случаев смерти имеет слабую и статистически не значимую связь (r=-0,067, p=0,814). Корреляционный анализ Индекса строгости и случаев заболевания также не имеют корреляционной связи (r=0,036, p=0,899). Выводы: Анализ связи заболеваемости, смертности и ограничительных мер в период пандемии COVID-19 показал отсутствие корреляционной связи между принятыми ограничительными мероприятиями во время пандемии и уровнем заболеваний и смертности в изучаемых странах. Имеется прямая и сильная корреляционная связь между уровнем заболеваний и смертей за 2020 и 2022 годы. Кіріспе: Covid-19 жаңа коронавирустық инфекциясының пандемиясы Денсаулық сақтау жүйесіне пациенттердің өсіп келе жатқан ағымына медициналық көмекті ұйымдастыру мәселелерін жедел шешу қажеттілігін туғызды. Пандемияның ауқымы бірде-бір мемлекет тез әрекет етуге және инфекцияның өршуін азайту жөніндегі іс-шараларды енгізуге жеткілікті түрде дайын показалистігін көрсетті. Зерттеудің мақсаты: COVID-19 пандемиясы кезінде әртүрлі елдерде қабылданған шектеу шараларының саны бойынша аурушаңдық пен өлімді зерттеу . Материалдар мен әдістер: Талдау үшін COVID-19 пандемиясы бойынша әлемдік статистика деректері жинақталған және жүйеленген Our World in data порталының ашық ақпарат көздері пайдаланылды. Деректерді талдау кезеңі 2020 жылдың наурызы - қазіргі уақытқа дейін. Талдауға АҚШ, Ұлыбритания, Италия, Канада, Үндістан, Қытай, Түркия, Израиль, Ресей және Қазақстан сияқты елдер кіреді. Талдау үшін расталған жағдайлардың саны, расталған өлім саны және шектеу шараларының қатаңдық индексі бойынша базалар зерттелді. Спирмен ауру жағдайларына, өлімге және қатаңдық индексіне тәуелділікке корреляциялық талдау жүргізілді. Нәтижелер және талқылау: Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы (ДДҰ) 2020 жылдың 11 наурызында әлемде COVID-19 пандемиясын жариялады. Коронавирус ауруы күрт өсе бастады, әсіресе Еуропа елдерінде вирус туралы ақпарат жеткіліксіз болғандықтан, бүкіл әлем халқы арасында дүрбелең тудырды. Аурушаңдықтың жоғарылауынан басқа, өлім-жітім деңгейі де артты. 2020 жылдан бастап көптеген елдерде шектеу шаралары енгізілді. Енгізілген шаралардың тиімділігін бірден бағалау қиын болды. 2 жылдан кейін қатаңдық индексі жасалды, онда елдердегі барлық шектеу шаралары ескерілді. Корреляциялық талдау 18.04.2020 ж. ауру мен өлім жағдайларын талдаудың күшті корреляциялық байланысы бар екенін көрсетті r=0,732 (айырмашылықтар статистикалық маңызды R=0,002), ал корреляциялық байланыс қатаңдық индексі мен өлім жағдайларының корреляциялық байланысы әлсіз және статистикалық маңызды емес байланысқа ие (r=-0,067, p=0,814). Қатаңдық индексі мен жағдайлардың корреляциялық талдауы да корреляциялық байланысқа ие емес (r=0,036, p=0,899). Қорытынды: COVID-19 пандемиясы кезіндегі сырқаттанушылық, өлім-жітім және шектеу шараларының байланысын талдау пандемия кезінде қабылданған шектеу шаралары мен зерттелетін елдердегі аурулар мен өлім деңгейі арасында корреляциялық байланыстың жоқтығын көрсетті. 2020 және 2022 жылдардағы ауру мен өлім деңгейі арасында тікелей және күшті корреляциялық байланыс бар.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,191 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueĠylym men densaulyķ saķtau.Même sujetCOVID-19 and healthcare impactsTravaux en français237 207