Impact of small-area lockdowns for the control of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Countries confronting the COVID-19 pandemic are implementing different social distancing strategies. We evaluated the impact of small-area lockdowns in Chile, aimed to reduce viral transmission while minimizing the population disrupted. The effectiveness of this intervention on the outbreak control is unknown. Methods A natural experiment assessing the impact of small-area lockdowns between February 15th and April 25th, 2020. We used mobility data and official governmental reports to compare regions with small-area lockdowns versus regions without. The primary outcome was the mean difference in the effective reproductive number (Re) of COVID-19. Secondary outcomes were changes in mobility indicators. We used quasi-experimental methods for the analysis and examined the impact of other concurrent public health interventions to disentangle their effects. Results Small-area lockdown produced a sizable reduction in human mobility, equivalent to an 11.4% reduction (95%CI −14.4% to −8.38%) in public transport and similar effects in other mobility indicators. Ten days after implementation, the small-area lockdown produced a reduction of the effective reproductive number (Re) of 0.86 (95%CI −1.70 to −0.02). School and university closures, implemented earlier, led to a 40% reduction in urban mobility. Closure of educational institutions resulted in an even greater Re reduction compared with small-area lockdowns. Conclusions Small-area lockdowns produced a reduction in mobility and viral transmission, but the effects were smaller than the early closures of schools and universities. Small-area lockdowns may have a relevant supporting role in reducing SARS-CoV-2 transmission and could be useful for countries considering scaling-down stricter social distancing interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».