背景:公共卫生干预措施减慢了共证于199大流行的蔓延,专注于保护患有严重疾病风险的个体。风险分类对于有效的大流行反应至关重要。然而,严重的Covid-19的现有风险模型缺乏社会人口统计学和临床风险因素以及地理特征的整合。方法:我们使用去识别的Medicare索赔提出了一个集成的多因素风险模型,用于严重的Covid-19,我们从中提取了1500万Medicare受益人的人口统计学和临床数据,其中有770,000 COVID-COVID-19案件,以及来自CDC Social culnerability Index的县和Zip-Code code code code code code code code code code code code code code code codex colexex。模型和相关的数字地图是作为国防部联合人工智能中心项目的一部分而开发的,供国民警卫队和其他军事人员在其支持医院和受到大流行影响的地方司法管辖区的支持任务中使用。结论:该多因素风险模型和衍生的数字地图可用于国家和地方卫生当局使用,以增强现有的大流行反应工具,包括监测Covid-19后期后遗症,Covid-19-19疫苗的优先次序,以及疫苗监测的安全性和效率。结果:该模型确认种族(黑色:1.64; 95%CI 1.61–1.68,美洲印第安人:OR 2.21; 95%CI 2.01- 2.42),年龄超过85(OR 1.75,95%CI CI 1.69-1.81),在ZIP QUART中的社会经济因子在ZIP QUART中的ZIP QUART SCIP Codi copi socio cody code,或1.95%的经济性数很高。 1.21-1.26), ESRD (OR 2.35; 95% CI 2.25-2.45) and chronic lung disease (OR 1.95; 95% CI 1.90-2.00) as leading risk factors for Covid-19 hospitalizations, but reveals low risk for COPD (OR 1.15; 95% CI 1.13 -1.17) and minimal or no risk for diabetes (OR 1.03; CI 1.01- 1.05),瑞士法郎(OR 1.10,95%CI 1.08-1.12)或高血压(OR 0.96; 95%CI 0.94-0.98),并证明了先前的疱疹带状疫苗免疫之间的关联(OR 0.74; 95%CI 0.71-0.77),以及较小的差异,较小的效果 新冠肺炎。
委员会应根据各自的职责和责任,确定所有职位的赔偿率,批准或不同意所有个人服务的支付,通过竞争性考试和绩效确定各种绩效,根据绩效和绩效的绩效确定各个候选人的资格,并根据各种条件,涵盖所有人的资格,涵盖所有人的规定,涵盖所有人的资格,涵盖所有人的资格,批准所有个人服务,批准或不同意分类的所有个人服务,批准或不同意分类的所有个人服务,批准或不同意分类的规定,分类服务。[添加了强调。]
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