Distribution spatio-temporelle de l’incidence de la COVID-19 selon des déterminants socio-économiques et sociodémographiques
Bibliographic record
Abstract
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.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".