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Enregistrement W3109688965 · doi:10.21203/rs.3.rs-83125/v1

Interrupted time series analysis of the implementation of social distancing policy, its lifting and the mandate of wearing face masks in Iran to mitigate against COVID-19

2020· preprint· en· W3109688965 sur OpenAlexaff
Mandana Saki, Masoud Behzadifar, Mahboubeh Khaton Ghanbari, Ahad Bakhtiari, Samad Azari, Hasan Abolghasem Gorji, Nicola Luigi Bragazzi

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesLorestan University of Medical Sciences
Mots-clésSocial distanceMandateChristian ministryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ChinaPublic healthBusinessMedicineEnvironmental healthPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundCOVID-19 was first reported in Wuhan, China, and has spread rapidly around the world. The purpose of this study was to investigate the effects of implementing social distancing policy, and the impact of its lifting, with the resumption of social contacts and activities, as well as the effects of mandating face masks on the temporal trend of new COVID-19 cases in Iran. Methods We employed the interrupted time series analysis (ITSA), which is a very valuable method that can be used to evaluate the impact of the implementation of various policies in the health sector to help health policy-makers make effective decisions. Daily data were collected from the Ministry of Health and Medical Education and the World Health Organization from 954 public hospitals and health center settings. Data were extracted 14 days before and after the implementation of each policy. Results were computed with their 95% confidence interval (CI) and p-values equal to or less than 0.05 were considered as statistically significant. All data were analyzed using the open-source software R Version 3.6.1 using the “nlme” and “car” packages.ResultsThe slope of changes in new confirmed cases following the implementation of the social distancing policy decreased by 118.79 (P <0.001). With the resumption of social and economic activities in all provinces except for Tehran, initially the number of new daily confirmed cases was 3300, which was statistically significant (P <0.001). The slope of changes due to the implementation of this policy was 47.89 (P <0.001). A similar trend was detected with the resumption of social and economic activities in Tehran. With the implementation of the policy of mandatory use of masks, the slope of changes showed a decrease of 25.84 (P <0.001). Conclusion Given the absence of effective drugs and vaccines against COVID-19, policy-makers have implemented non-pharmacological interventions to reduce the transmission of the disease and prevent more deaths. Social distancing may be unsustainable in the long-term, while wearing masks is both a cost-effective and efficacious measure to curb disease transmission.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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