MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4404461926 · doi:10.34689/sh.2024.26.4.018

ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN MORBIDITY, MORTALITY AND RESTRICTIVE MEASURES IN DIFFERENT COUNTRIES DURING THE COVID-19 PANDEMIC

2024· article· en· W4404461926 on OpenAlexaboutno aff
D. A, Mynbayeva A.T., Ines Sanhueza B, Assel Baibussinova

Bibliographic record

VenueĠylym men densaulyķ saķtau. · 2024
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicCOVID-19 and healthcare impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyGeographyDemographyMedicineVirologySociologyInfectious disease (medical specialty)OutbreakDisease

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction: The pandemic of the new coronavirus infection COVID-19 has posed the need for the healthcare system to promptly address the issues of organizing medical care for an increasing flow of patients. The scale of the pandemic has shown that no State has sufficiently demonstrated a high willingness to respond quickly and implement measures to reduce the outbreak of infection. The purpose of the study: To study morbidity and mortality in terms of the number of restrictive measures taken in different countries during the COVID-19 pandemic. Materials and methods: For the analysis, open sources of information from the Our World in Data portal were used, where world statistics on the COVID-19 pandemic were collected and systematized. The data analysis period is March 2020 to the present. The analysis includes countries such as the USA, Great Britain, Italy, Canada, India, China, Turkey, Israel, Russia and Kazakhstan. For the analysis, databases on the number of confirmed cases of the disease, the number of confirmed deaths and the severity index of restrictive measures were studied. A Spearman correlation analysis of the dependence of cases of diseases, deaths and Severity Index was carried out. Results and discussion: On March 11, 2020, the World Health Organization (WHO) announced the COVID-19 pandemic in the world. The incidence of coronavirus began to rise sharply, especially in European countries, despite the fact that there was not enough information about the virus, which caused panic among the world's population. In addition to the increase in morbidity, the level of mortality increased. Since 2020, restrictive measures have been introduced in many countries. It was difficult to assess the effectiveness of the implemented measures immediately. 2 years later, a Severity Index was developed, which took into account all the restrictive measures applied in the countries. The correlation analysis showed that the analysis of cases of disease and deaths for 04/18/2020 has a strong correlation r=0.732 (differences are statistically significant p=0.002), while the correlation of the Severity Index and deaths has a weak and statistically insignificant relationship (r=-0.067, p=0.814). The correlation analysis of the Severity Index and cases of the disease also have no correlation (r=0.036, p=0.899). Conclusions: An analysis of the relationship between morbidity, mortality and restrictive measures during the COVID-19 pandemic showed that there was no correlation between the restrictive measures taken during the pandemic and the level of diseases and mortality in the studied countries. There is a direct and strong correlation between the level of diseases and deaths in 2020 and 2022. Введение: Пандемия новой коронавирусной инфекции COVID-19, поставила перед системой здравоохранения необходимость оперативного решения вопросов организации медицинской помощи возрастающему потоку пациентов. Масштабы пандемии показали, что ни одно государство в достаточной степени не показали высокую готовность к быстрому реагированию и внедрению мероприятий по уменьшению вспышки инфекции. Цель исследования: Изучить заболеваемость и смертность в разрезе количества принятых ограничительных мер в разных странах в период пандемии COVID-19. Материалы и методы. Для анализа использованы открытые источники информации портала Our World in Data, где собраны и систематизированы данные мировой статистики по пандемии COVID-19. Период анализа данных март 2020 год по настоящее время. В анализ включены такие страны как США, Великобритания, Италия, Канада, Индия, Китай, Турция, Израиль, Россия и Казахстан. Были изучены базы по количеству подтвержденных случаев заболевания, количеству подтверждённых случаев смерти и индекс строгости ограничительных мероприятий. Проведен корреляционный анализ по Спирмену зависимости случаев заболеваний, смертей и Индекса строгости. Результаты и обсуждение. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) 11 марта 2020 года объявила о пандемии COVID-19 в мире. Заболеваемость короновирусом резко начала повышаться, особенно в Европейских странах, при том, что информации о вирусе было не достаточно, что вызывало панические настроения среди населения всего мира. Помимо повышения заболеваемости увеличивался уровень сметрности. С 2020 года во многих странах внедрены ограничительные меры. Эффективностность внедряемых мер оценить сразу было затруднительно. Спустя 2 года был разработан Индекс строгости, в котором учли все примененные ограничительные мероприятия в странах. Корреляционный анализ показал, что анализ случаев заболевания и смерти за 18.04.2020 г. имеет сильную корреляционную связь r=0,732 (различия статистически значимы р=0,002), в то время как корреляционная связь Индекса строгости и случаев смерти имеет слабую и статистически не значимую связь (r=-0,067, p=0,814). Корреляционный анализ Индекса строгости и случаев заболевания также не имеют корреляционной связи (r=0,036, p=0,899). Выводы: Анализ связи заболеваемости, смертности и ограничительных мер в период пандемии COVID-19 показал отсутствие корреляционной связи между принятыми ограничительными мероприятиями во время пандемии и уровнем заболеваний и смертности в изучаемых странах. Имеется прямая и сильная корреляционная связь между уровнем заболеваний и смертей за 2020 и 2022 годы. Кіріспе: Covid-19 жаңа коронавирустық инфекциясының пандемиясы Денсаулық сақтау жүйесіне пациенттердің өсіп келе жатқан ағымына медициналық көмекті ұйымдастыру мәселелерін жедел шешу қажеттілігін туғызды. Пандемияның ауқымы бірде-бір мемлекет тез әрекет етуге және инфекцияның өршуін азайту жөніндегі іс-шараларды енгізуге жеткілікті түрде дайын показалистігін көрсетті. Зерттеудің мақсаты: COVID-19 пандемиясы кезінде әртүрлі елдерде қабылданған шектеу шараларының саны бойынша аурушаңдық пен өлімді зерттеу . Материалдар мен әдістер: Талдау үшін COVID-19 пандемиясы бойынша әлемдік статистика деректері жинақталған және жүйеленген Our World in data порталының ашық ақпарат көздері пайдаланылды. Деректерді талдау кезеңі 2020 жылдың наурызы - қазіргі уақытқа дейін. Талдауға АҚШ, Ұлыбритания, Италия, Канада, Үндістан, Қытай, Түркия, Израиль, Ресей және Қазақстан сияқты елдер кіреді. Талдау үшін расталған жағдайлардың саны, расталған өлім саны және шектеу шараларының қатаңдық индексі бойынша базалар зерттелді. Спирмен ауру жағдайларына, өлімге және қатаңдық индексіне тәуелділікке корреляциялық талдау жүргізілді. Нәтижелер және талқылау: Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы (ДДҰ) 2020 жылдың 11 наурызында әлемде COVID-19 пандемиясын жариялады. Коронавирус ауруы күрт өсе бастады, әсіресе Еуропа елдерінде вирус туралы ақпарат жеткіліксіз болғандықтан, бүкіл әлем халқы арасында дүрбелең тудырды. Аурушаңдықтың жоғарылауынан басқа, өлім-жітім деңгейі де артты. 2020 жылдан бастап көптеген елдерде шектеу шаралары енгізілді. Енгізілген шаралардың тиімділігін бірден бағалау қиын болды. 2 жылдан кейін қатаңдық индексі жасалды, онда елдердегі барлық шектеу шаралары ескерілді. Корреляциялық талдау 18.04.2020 ж. ауру мен өлім жағдайларын талдаудың күшті корреляциялық байланысы бар екенін көрсетті r=0,732 (айырмашылықтар статистикалық маңызды R=0,002), ал корреляциялық байланыс қатаңдық индексі мен өлім жағдайларының корреляциялық байланысы әлсіз және статистикалық маңызды емес байланысқа ие (r=-0,067, p=0,814). Қатаңдық индексі мен жағдайлардың корреляциялық талдауы да корреляциялық байланысқа ие емес (r=0,036, p=0,899). Қорытынды: COVID-19 пандемиясы кезіндегі сырқаттанушылық, өлім-жітім және шектеу шараларының байланысын талдау пандемия кезінде қабылданған шектеу шаралары мен зерттелетін елдердегі аурулар мен өлім деңгейі арасында корреляциялық байланыстың жоқтығын көрсетті. 2020 және 2022 жылдардағы ауру мен өлім деңгейі арасында тікелей және күшті корреляциялық байланыс бар.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.255
GPT teacher head0.446
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueĠylym men densaulyķ saķtau.Same topicCOVID-19 and healthcare impactsFrench-language works237,207