Distribution spatio-temporelle de l’incidence de la COVID-19 selon des déterminants socio-économiques et sociodémographiques
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Des études ont identifié des disparités entre l’incidence de la COVID-19 et des facteurs socio-économiques et sociodémographiques, mais il y a seulement quelques études de cohorte basées sur des données de surveillance au Québec. Cette thèse visait à estimer l'incidence de la COVID-19 en fonction de caractéristiques socio-économiques et sociodémographiques selon les différentes vagues de la pandémie au Québec. Méthodes : Cette étude de cohorte populationnelle a été menée au Québec, du 25 février 2020 au 4 décembre 2021, en utilisant des données de surveillance provinciales. Des régressions binomiales négatives ont été utilisées pour estimer les taux d’incidence et les ratios de taux d’incidence (RTI). Des analyses écologiques ont été appliquées par vague, et des analyses au niveau individuel ont été stratifiées par vague et par milieu (rural, urbain). Résultats : Au cours des quatre premières vagues, 450 476 cas ont été recensés au Québec. À la première vague, les régions plus défavorisées en composition ethnoculturelle (RTI, 1,75; IC 95% [0,90; 3,37]) et plus favorisées en vulnérabilité situationnelle (RTI, 0,35; IC 95% [0,11; 1,09]; quintiles 4 et 5) présentaient une incidence de COVID-19 plus élevée. À partir de la deuxième vague, l’âge avancé (65 ans et plus) était un facteur de protection contre la COVID-19 (RTI, 0,42; IC 95% [0,31; 0,57]; urbain), tandis que les adolescents (15-24 ans) étaient à risque (RTI, 1,55; IC 95% [1,21; 2,00]; urbain). Durant les vagues 1 et 2, le statut de travailleur de la santé (TdeS) était un facteur de risque (RTI, 6,55; IC 95% [4,64; 9,25]; urbain vague 1), puis est devenu un facteur de protection (RTI, 0,54; IC 95% [0,41; 0,73]; urbain vague 4). Comparativement aux zones urbaines, un risque plus élevé a été identifié en milieu rural pour les TdeS et ceux ayant une vulnérabilité situationnelle défavorisée. Conclusion : Dans cette étude, deux niveaux d'analyse ont offert des informations complémentaires. Des disparités ont été observées entre les zones rurales et urbaines, notamment en ce qui concerne la profession et la vulnérabilité situationnelle.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».