Factors Explaining Japan’s Low COVID-19 Mortality: Comparison with Rich and Democratic Countries
Notice bibliographique
Résumé
The novel coronavirus (SARS-CoV-2) caused a large number of deaths during the COVID-19 pandemic. The pandemic had a greater impact on wealthy and developed countries. Considering the per capita deaths and fatality-to-case ratio, also known as the case fatality ratio (CFR), Japan was among the least affected countries. The CFR of Japan was compared with nine other democratic and wealthy countries: the US, Italy, Spain, France, Austria, Germany, Canada, Australia, and South Korea. Japan’s CFR was the second lowest at 0.2%, only behind South Korea with 0.1%. The highest rates were recorded by the US and Canada, each at 1.1%. The per capita (per 100,000 people) fatality rate of Japan was 57.72 deaths, whereas the US had six times more deaths compared to Japan. We calculated the mortality (fatality) rates based on the cumulative deaths as of March 16, 2023, when the pandemic was mostly over. The amount of GDP spent on healthcare in Japan, mask awareness, the stringency index (SI), vaccinations, urbanization, life expectancy (LE), and the age cohorts of the population were examined to determine the factors that resulted in a low mortality rate in Japan during the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».