COVID-19 Fatality Rate: A 1% Chance of Dying
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic, caused by SARS-CoV-2, resulted in a large number of deaths worldwide. Based on global data from Japan, France, Germany, the UK, the US, and India, we calculated the % case-to-fatality ratio (CFR). We conducted a comparative study among global, European, American, and Asian countries. The fatality rates for 2020, 2022, 2023, and 2025 were compared. The selected countries also partially illustrate the pandemic’s impact on both rich and poor nations. Japan had the lowest fatality rate (0.2%) followed by France and Germany (0.4%). The fatality rate in the UK was the same as that in the global tally (0.9%). Both the US and India have mortality ratios in the range of 1.1% to 1.2%. Excluding Japan, Germany, and France, the fatality rate is around 1.0%, reported globally, in the UK, the US, and India. For the three years of the pandemic (2020–2023), the percentage of relative risk reduction (RRR%), representing the fatality rate reduction, was in the following order: India had the lowest reduction in death risk (29.81%), whereas Japan had the highest reduction (96.80%). The other countries listed in order of relative risk reduction are France (95.93%), Global (92.88%), Germany (90.75%), the UK (86.11%), and the US (65.04%). This study examines all three major waves of the pandemic that have occurred globally through 2025. In India, three main variants appeared in sequence: Wuhan from May 2020 to January 2021, Delta from March 2021 to October 2021, and Omicron from January 2022 to March 2022. The peaks of these waves were observed in mid-September 2020, the first week in May 2021, and the last week in January 2022. The major waves in the US ended in March 2022. The study covered all major waves worldwide and in the aforementioned countries.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».