Unveiling pandemic patterns: a detailed analysis of transmission and severity parameters across four COVID-19 waves in Bogotá, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a wealth of data from high-income countries, there is limited information on the distinct epidemiological patterns observed in diverse, densely populated regions within Latin America. This retrospective analysis of COVID-19's four major waves in Bogotá, Colombia, evaluates 1.77 million cases in detail. METHODS: , while variant-specific transmission advantages were estimated using multinomial logistic regression models. Disease severity was assessed through a suite of indicators: Hospitalisation Case Ratio (HCR), intensive care unit case ratio (ICU-CR), case fatality ratio (CFR), hospitalisation fatality ratio (HFR), and ICU fatality ratio (ICU-FR). Additionally, we analysed the distribution of hospitalisations, ICU admissions, and fatalities by age group and wave. We employed a Bayesian hierarchical model to capture epidemiological delays-such as onset-to-death, hospitalisation, and ICU admission durations to estimate hospital and ICU stay durations. RESULTS: , with peaks exceeding 2.5 during the ancestral and Omicron waves. Over the course of the pandemic, we observed a 78% reduction in CFR, underscoring shifts in clinical severity. The third wave, associated with the Mu variant, recorded the highest case and death counts, alongside a decreased CFR, an elevated HFR, and a shift in the most affected age group towards younger populations. In contrast, the fourth wave, driven by the Omicron variant, exhibited the highest reproduction number and the lowest overall severity. This wave was characterised by a significant increase in pediatric hospitalisations. The study reveals a continued decline in the mean durations of hospital and ICU stays across the four waves, with hospital stays decreasing from 10.84 to 7.85 days and ICU stays dropping from 16.2 to 12.4 days. CONCLUSIONS: This study reveals significant shifts in transmission and severity metrics-including mortality, hospitalisation, and ICU rates and stays-across age groups during Bogotá's four COVID-19 waves. These insights underscore the value of retrospective analyses to understand the pandemic's varied impact and inform public health strategies in diverse urban settings.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».