Lessons and Challenges to be learned from different countries policy implication on COVID 19 recovery cases- A cross-sectional descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background- The need to quantify the non-pharmaceutical measures in policy decision making is essential in current uncertain times of pandemic. The purpose of the current study is to quantify the relationship between Social Distancing measures and the Total number of tests performed with the Total number of recovered cases across 23 countries around the world, currently struck by COVID-19 pandemic.Methods- The cross-sectional descriptive study utilized STATA 16. for Poisson Model analysis using data collected across 23 countries. The statistical databases Statista, WHO situation reports, CDC website, respective country health ministry websites, and World Bank data was utilized to collected the lacking data details regarding COVID-19. The WHO regions/23 countries included in analysis are Republic of Korea, Japan, Australia, Malaysia, Philippines, Thailand, India, United States of America, Canada, Italy,Germany,United Kingdom,France,Austria,Croatia,Israel,Russian Federation,Spain,Belgium,Finland,Sweden,Switzerland,Iran (Islamic Republic of). The variables included in analysis are The factorial analysis of categorical data is included to quantify the levels of social distancing measures and its effect on the total number of recovered cases until April 2nd, 2020. Results- There exists a positive relationship between the improved number of recovered infected cases, and Social distancing measures of lockdown, the total number of tests performed depending on the stage at which it is completed. The availability of total medical doctors in each country affects the number of recovered cases in that particular country. Conclusion- Future studies might use it as a foundation for evaluation modeling in public health for policy decision making.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».