Quantifying the impacts of human mobility restriction on the spread of COVID-19: an empirical analysis from 344 cities of China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Since the outbreak of novel coronavirus pneumonia (COVID-19), human mobility restriction measures have raised controversies, partly due to inconsistent findings. Empirical study is urgently needed to reliably assess the causal effects of mobility restriction. Methods Our study applied the difference-in-difference (DID) model to assess declines of population mobility at the city level, and used the log-log regression model to examine the effects of population mobility declines on the disease spread measured by cumulative or new cases of COVID-19 over time, after adjusting for confounders. Results The DID model showed that a continual expansion of the relative declines over time in 2020. After four weeks, population mobility declined by 54.81% (interquartile ranges, −65.50% to −43.56%). The accrued population mobility declines were associated with significant reduction of cumulative COVID-19 cases throughout six weeks (i.e., 1% decline of population mobility was associated with 0.72% (95%CI 0.50% to 0.93%) reduce of cumulative cases for one week, 1.42% two weeks, 1.69% three weeks, 1.72% four weeks,1.64% five weeks and 1.52% six weeks). The impact on weekly new cases seemed greater in the first four weeks, but faded thereafter. The effects on cumulative cases differed by cities of different population sizes, with greater effects seen in larger cities. Conclusion Persistent population mobility restrictions are well deserved. However, a change in the degree of mobility restriction may be warranted over time, particularly after several weeks of rigorous mobility restriction. Implementation of mobility restrictions in major cities with large population sizes may be even more important.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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 ».