Associations between social determinants of health and COVID-19 outcomes by variants of concern: a Bayesian spatiotemporal analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Socially and economically disadvantaged populations were disproportionately affected by COVID-19, but it remains unclear whether and how variants of concern moderated the associations between social determinants of health and COVID-19 outcomes. Methods: We aggregated cases by week and health region (n=231) from 1 January 2021 to 27 February 2022, covering four major variants of concern waves-Alpha, Gamma, Delta and Omicron-in British Columbia, the third most populated province in Canada. We constructed a region-specific, continuous socioeconomic index (SI) in which a one-unit increase represents a 10% increase in socioeconomic status across the health region. We fitted Bayesian spatiotemporal models on four COVID-19 outcomes separately: cases, hospitalisations, intensive care unit admissions and deaths, adjusting for interaction between SI and variants of concern, percentage male and vaccine coverage. We estimated the marginal rate ratio (RR) between SI and the outcomes by variants of concern. Results: Overall, Alpha, Gamma and Delta heightened the associations between SI and all outcomes. The marginal RR between SI and cases was 0.96 (95% credible interval (CrI): 0.93, 1.00) in the absence of variants of concern, 0.93 (95% CrI: 0.88, 0.97) in the presence of Alpha, 0.93 (95% CrI: 0.88, 0.98) for Gamma and 0.90 (95% CrI: 0.87, 0.93) for Delta. Omicron reversed the direction of SI's association with cases (RR: 1.03, 95% CrI: 0.99, 1.07) and dampened the associations with other outcomes. Conclusions: Variants of concern generally widened the socioeconomic disparities in COVID-19 outcomes. Tailoring and optimising pandemic preparedness and response measures to the specific needs of disadvantaged populations is vital for reducing the additional disease burden experienced by some communities in British Columbia and across Canada.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».