Concurrent impact evaluation of lockdown measures on COVID-19 positivity in three states of India
Notice bibliographique
Résumé
Background: In response to the COVID pandemic, many preventive steps have been undertaken in the India, including lockdown measures. The objective of the study was to analyze the impact of lockdown on COVID-19 epidemic.Methods: We used quasi-experimental interrupted time series analysis using reported data from 17 March 2020 to 14 April 2020 with effective time interruption on 3 April 2020. We used publicly available data from three states to calculate the pre and post lockdown period COVID-19 test positivity.Results: The lockdown was able to reduce the infections cases in all three states. The trend of positivity changed to negative for Tamil Nadu and Odisha and accelerated upward in Kerala. The trend changes for positivity were statistically significant for two states (Tamil Nadu and Odisha). In comparison to counterfactual, on 13 April 2020, the predicted relative change in COVID-19 positivity was maximum for the state of Odisha (108%), followed by Tamil Nadu (85%) and Kerala (78%) respectively.Conclusions: The lockdown measurements were observed to be effective in the three states studied. However, the quantity of change varied from state to state. Policymakers and public health scientists can consider these findings ad methodology for future action.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».