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Enregistrement W7161977489 · doi:10.82308/6463

COVID-19 in Canada: epidemiology, severity and control

2025· dissertation· en· W7161977489 sur OpenAlexaboutno aff
Yiqing Xia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl (management)Information transmissionWork (physics)Intervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pandémie de COVID-19 a souligné l'importance d'une surveillance rigoureuse et de données épidémiologiques pour éclairer les réponses locales et mondiales. Les réponses efficaces doivent être globales et tenir compte des inégalités en matière de santé, des schémas de morbidité et de mortalité, des interventions pharmaceutiques et non pharmaceutiques et de la dynamique de transmission du SRAS-CoV-2. Ma thèse vise à comprendre et à documenter les réponses du Canada aux épidémies locales de COVID-19 en étudiant ces différentes facettes des réponses à la pandémie afin d’améliorer la préparation future. Pour éclairer leur réponse, les autorités provinciales se sont fiées à des modèles mathématiques. Dans mon premier manuscrit, j'ai passé en revue ces efforts en effectuant un examen de la portée de 20 modèles. J'ai constaté que les efforts provinciaux de modélisation étaient adaptés aux contextes locaux et influencés par l'expertise locale disponible. Les ensembles de données de surveillance des cas, des hospitalisations et des décès faisaient partie des principales sources de données utilisées par les modèles. Malgré les différentes structures d'application des connaissances d'une province à l'autre, les défis communs comprenaient l'accès en temps opportun à des données de haute qualité et l'intégration des données dans les bases de données de surveillance. Mon examen a révélé que les modèles provinciaux ne tenaient pas compte des déterminants sociaux de la santé. Pour améliorer notre compréhension de la façon dont ils ont façonné la transmission, j'ai quantifié la concentration géographique du SRAS-CoV-2 par les déterminants sociaux de la santé dans 16 villes Canadiennes dans mon deuxième manuscrit. En tirant parti des données de surveillance sur les cas confirmés et des données de recensement sur les déterminants sociaux de la santé au niveau des aires de dissémination, j'ai observé une concentration géographique des cas, avec 50 % des cas cumulés signalés dans des zones contenant 21 à 35 % de leur population dans chaque ville. De plus, j'ai estimé les coefficients de covariance de Gini (co-Gini), qui indiquaient une concentration disproportionnée de cas dans les communautés vulnérables, en particulier celles comptant une proportion plus élevée de minorités visibles. Les modèles mathématiques utilisés au Canada se sont fortement concentrés sur la projection du fardeau des soins de santé liés au SRAS-CoV-2. Mon troisième manuscrit décrivait les tendances temporelles du risque de mortalité hospitalière due au COVID-19, les facteurs déterminants et la durée des séjours à l'hôpital au cours des trois premières vagues épidémiques. À l'aide de bases de données de surveillance de l'Ontario et du Québec, totalisant près de 50 000 hospitalisations, j'ai estimé que le risque de mortalité à l'hôpital atteignait un sommet à 31 % lors de la première vague et diminuait à 6 à 7 % lors de la troisième vague. J'ai aussi constaté que le nombre de patients affectait négativement la survie et que la durée des séjours à l'hôpital diminuait avec le temps. Avec l'intensification de la vaccination contre le SRAS-CoV-2, la morbidité et la mortalité ont considérablement diminué, ce qui met en évidence leur rôle fondamental dans l'atténuation des risques de pandémie. Des outils robustes pour évaluer les vaccines candidats et les stratégies de déploiement sont essentiels. Mon quatrième manuscrit explore les caractéristiques du vaccin nécessaires pour contenir la transmission d'une future maladie X, en se concentrant sur trois caractéristiques clés du développement de vaccins : i) la CE50 (la concentration d'anticorps requise pour atteindre 50 % de l'effet maximum du vaccin), ii) la demi-vie du plasma, et iii) l’impact du vaccin sur le taux d’infection des cellules cibles. En utilisant un modèle de transmission basé sur des agents de ce prochain virus respiratoire, j'ai découvert qu'en général, une CE50 ≤ 3 ou une demi-vie des cellules sécrétant du plasma ≥ 1 an est nécessaire pour contenir une épidémie avec un nombre reproducteur de base ≤ 3. Les vaccins qui réduisent le taux d'infection des cellules cibles ont un impact minime. Ma thèse synthétise les connaissances en épidémiologie de l’épidémie de COVID-19 et des réponses au Canada et propose des outils pour améliorer la préparation à une pandémie. Premièrement, cela souligne la nécessité d’améliorer la capacité canadienne en modélisation mathématique et d’assurer un accès plus rapide à des données de surveillance opportunes et de haute qualité. Deuxièmement, elle a examiné les hétérogénéités de la transmission des cas et les risques de mortalité à l’hôpital, qui ont éclairé la stratégie de vaccination et fourni des estimations d’indicateurs clés pour les modèles projetant les demandes de soins de santé. De plus, elle démontre la valeur des études descriptives et explicatives. Finalement, ma thèse propose un modèle flexible qui peut être utilisé pour évaluer l’impact des candidats vaccins sur les futures pandémies de la maladie X

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2025
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