The effects of deprivation, age, and regional differences in COVID-19 mortality from 2020 to 2022: a retrospective analysis of public provincial data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronavirus disease (COVID-19) quickly spread around the world after its initial identification in Wuhan, China in 2019 and became a global public health crisis. COVID-19 related hospitalizations and deaths as important disease outcomes have been investigated by many studies while less attention has been given to the relationship between these two outcomes at a public health unit level. In this study, we aim to establish the relationship of counts of deaths and hospitalizations caused by COVID-19 over time across 34 public health units in Ontario, Canada, taking demographic, geographic, socio-economic, and vaccination variables into account. METHODS: We analyzed daily data of the 34 health units in Ontario between March 1, 2020 and June 30, 2022. Associations between numbers of COVID-19 related deaths and hospitalizations were explored over three subperiods according to the availability of vaccines and the dominance of the Omicron variant in Ontario. A generalized additive model (GAM) was fit in each subperiod. Heterogeneity across public health units was formulated via a random intercept in each of the models. RESULTS: Mean daily COVID-19 deaths increased quickly as daily hospitalizations increased, particularly when daily hospitalizations were less than 20. In all the subperiods, mean daily deaths of a public health unit was significantly associated with its population size and the proportion of confirmed cases in subjects over 60 years old. The proportion of fully vaccinated (2 doses of primary series) people in the 60 + age group was a significant factor after the availability of the COVID-19 vaccines. The deprivation index, a measure of poverty, had a significantly positive effect on COVID-19 mortality after the dominance of the Omicron variant in Ontario. Quantification of these effects was provided, including effects related to public health units. CONCLUSIONS: The differences in COVID-19 mortality across health units decreased over time, after adjustment for other covariates. In the last subperiod when most public health protections were released and the Omicron variant dominated, the least advantaged group might suffer higher COVID-19 mortality. Interventions such as paid sick days and cleaner indoor air should be made available to counter lifting of health protections.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».