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Enregistrement W7001135802

Identification des sous-groupes d'individus les plus à risque de mortalité chez les cas confirmés de la COVID-19 au Québec

2021· other· fr· W7001135802 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPoison controlPrimary health care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En mars 2020, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) déclarait la pandémie de la nouvelle maladie à coronavirus-19, aussi connue sous le nom de COVID-19. Le 26 juillet 2020, le SRAS-CoV-2 avait infecté 15 785 641 personnes, causant 640 016 décès. Un groupe de travail de l’Institut national de santé publique du Québec a été mandaté pour identifier les sous-groupes de la population vulnérables aux complications sévères liées à la COVID-19. L’objectif principal de ce mémoire est d’identifier les sous-groupes d’individus les plus à risque de mortalité chez les cas confirmés de la COVID-19 au Québec. Une étude de cohorte populationnelle de l’ensemble des cas confirmés de la COVID-19 au Québec a été réalisée. Parmi les 58 733 cas confirmés entre le 23 février 2020 et le 26 juillet 2020, 92% ont pu être jumelés avec les données du Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec. La majorité de ces cas avait entre 20 et 64 ans, 60% étaient des femmes et 55% présentaient au moins une maladie chronique. Parmi les cas, 10% sont décédés, 12% ont été hospitalisés et 2% ont été admis aux soins intensifs. Peu de décès ont été observés avant l’âge de 60 ans. Les analyses de régression ont révélé que les sous-groupes d’individus les plus à risque de mortalité étaient les personnes âgées de 70 ans et plus, particulièrement de sexe masculin; les personnes aux prises avec certaines comorbidités; de même que les personnes plus jeunes cumulant des maladies chroniques. Ces résultats permettront aux décideurs du réseau de la santé de mettre en place des mesures dans le but de protéger les individus les plus vulnérables aux complications sévères liées à la COVID-19 et de prioriser des sous-groupes d’individus pour lesquels la vaccination serait le plus bénéfique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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