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Enregistrement W3016342784 · doi:10.2196/19218

Regulation and Trust: 3-Month Follow-up Study on COVID-19 Mortality in 25 European Countries

2020· article· en· W3016342784 sur OpenAlexvenueno aff
Atte Oksanen, Markus Kaakinen, Rita Latikka, Iina Savolainen, Nina Savela, Aki Koivula

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social distanceOutbreakEuropean Social SurveyPandemicDemographyMultilevel modelDevelopment economicsMortality rateDemographic economicsDiseasePolitical scienceGeographyMedicineSociologyEconomicsInfectious disease (medical specialty)PoliticsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The outbreak of the coronavirus disease (COVID-19) has dramatically changed societies in 2020. Since the end of February, Europe has been hit particularly hard by COVID-19, but there are major country differences in both the spread of the virus and measures taken to stop the virus. Social psychological factors such as institutional trust could be important in understanding the development of the epidemic. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine country variations of COVID-19 mortality in Europe by analyzing social risk factors explaining the spread of the disease, restrictions and control measures, and institutional trust. METHODS: The present study was based on a background analysis of European Social Survey data on 25 European countries (N=47,802). Multilevel mixed effects linear regression models focused on 84 days of the COVID-19 epidemic (January 22 to April 14, 2020) and modelled the daily COVID-19 mortality. Analysis focused on the impact of social relations, restrictions, and institutional trust within each country. RESULTS: The spread of the COVID-19 epidemic has been fast everywhere, but the findings revealed significant differences between countries in COVID-19 mortality. Perceived sociability predicted higher COVID-19 mortality. Major differences between the 25 countries were found in reaction times to the crisis. Late reaction to the crisis predicted later mortality figures. Institutional trust was associated with lower COVID-19 mortality. CONCLUSIONS: The analyses demonstrated the importance of societal and social psychological factors in the spread of the COVID-19 epidemic. By considering multiple perspectives, this study showed that country differences in Europe are major, and this will have an impact on how countries will cope with the ongoing crisis in the following months. The results indicated the importance of timely restrictions and cooperation with people.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations241
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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