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Enregistrement W3113332266 · doi:10.2196/24598

The Use of Digital Tools to Mitigate the COVID-19 Pandemic: Comparative Retrospective Study of Six Countries

2020· article· en· W3113332266 sur OpenAlexvenueno aff
Kylie Zeng, Stephanie Bernardo, Weldon Havins

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTouro University California
Mots-clésPandemicPer capitaQuarantineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Contact tracingPopulationTransmission (telecommunications)GeographyEnvironmental healthDemographyEconomic growthBusinessMedicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)EngineeringEconomicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since the COVID-19 outbreak began in Wuhan, China, countries worldwide have been forced to take unprecedented measures to combat it. While some countries are still grappling with the COVID-19 pandemic, others have fared better and have re-established relative normalcy quickly. The rapid transmission rate of the virus has shown a greater need for efficient and technologically modern containment measures. The use of digital tools to facilitate strict containment measures in countries that have fared well against the COVID-19 pandemic has sparked both interest and controversy. OBJECTIVE: In this study, we compare the precautions taken against the spread of COVID-19 in the United States, Spain, and Italy, with Taiwan, South Korea, and Singapore, particularly related to the use of digital tools for contact tracing, and propose policies that could be used in the United States for future COVID-19 waves or pandemics. METHODS: COVID-19 death rate data were obtained from the European Center for Disease Prevention and Control (ECDC), accessed through the Our World in Data database, and were evaluated based on population size per 100,000 people from December 31, 2019, to September 6, 2020. All policies and measures enacted were obtained from their respective governmental websites. RESULTS: We found a strong association between lower death rates per capita and countries that implemented early mask use and strict border control measures that included mandatory quarantine using digital tools. There is a significant difference in the number of deaths per 100,000 when comparing Taiwan, South Korea, and Singapore with the United States, Spain, and Italy. CONCLUSIONS: Based on our research, it is evident that early intervention with the use of digital tools had a strong correlation with the successful containment of COVID-19. Infection rates and subsequent deaths in Italy, Spain, and the United States could have been much lower with early mask use and, more importantly, timely border control measures using modern digital tools. Thus, we propose that the United States execute the following national policies should a public health emergency be declared: (1) immediately establish a National Command responsible for enacting strict mandatory guidelines enforced by federal and state governments, including national mask use; (2) mandate civilian cooperation with health officials in contact tracing and quarantine orders; and (3) require incoming travelers to the United States and those quarantined to download a contact tracing app. We acknowledge the countries we studied differ in their cultures, political systems, and reporting criteria for COVID-19 deaths. Further research may need to be conducted to address these limitations; however, we believe that the proposed policies could protect the American public.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,146 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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