Impact of climate and public health interventions on the COVID-19 pandemic: a prospective cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>BACKGROUND:</h3> It is unclear whether seasonal changes, school closures or other public health interventions will result in a slowdown of the current coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. We aimed to determine whether epidemic growth is globally associated with climate or public health interventions intended to reduce transmission of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). <h3>METHODS:</h3> We performed a prospective cohort study of all 144 geopolitical areas worldwide (375 609 cases) with at least 10 COVID-19 cases and local transmission by Mar. 20, 2020, excluding China, South Korea, Iran and Italy. Using weighted random-effects regression, we determined the association between epidemic growth (expressed as ratios of rate ratios [RRR] comparing cumulative counts of COVID-19 cases on Mar. 27, 2020, with cumulative counts on Mar. 20, 2020) and latitude, temperature, humidity, school closures, restrictions of mass gatherings, and measures of social distancing during an exposure period 14 days previously (Mar. 7 to 13, 2020). <h3>RESULTS:</h3> In univariate analyses, there were no associations of epidemic growth with latitude and temperature, but weak negative associations with relative humidity (RRR per 10% 0.91, 95% confidence interval [CI] 0.85–0.96) and absolute humidity (RRR per 5 g/m<sup>3</sup> 0.92, 95% CI 0.85–0.99). Strong associations were found for restrictions of mass gatherings (RRR 0.65, 95% CI 0.53–0.79), school closures (RRR 0.63, 95% CI 0.52–0.78) and measures of social distancing (RRR 0.62, 95% CI 0.45–0.85). In a multivariable model, there was a strong association with the number of implemented public health interventions (<i>p</i> for trend = 0.001), whereas the association with absolute humidity was no longer significant. <h3>INTERPRETATION:</h3> Epidemic growth of COVID-19 was not associated with latitude and temperature, but may be associated weakly with relative or absolute humidity. Conversely, public health interventions were strongly associated with reduced epidemic growth.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 découle