Public Health Interventions’ Effect on Hospital Use in Patients With COVID-19: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Different states in the United States had different nonpharmaceutical public health interventions during the COVID-19 pandemic. The effects of those interventions on hospital use have not been systematically evaluated. The investigation could provide data-driven evidence to potentially improve the implementation of public health interventions in the future. OBJECTIVE: We aim to study two representative areas in the United States and one area in China (New York State, Ohio State, and Hubei Province), and investigate the effects of their public health interventions by time periods according to key interventions. METHODS: This observational study evaluated the numbers of infected, hospitalized, and death cases in New York and Ohio from March 16 through September 14, 2020, and Hubei from January 26 to March 31, 2020. We developed novel Bayesian generalized compartmental models. The clinical stages of COVID-19 were stratified in the models, and the effects of public health interventions were modeled through piecewise exponential functions. Time-dependent transmission rates and effective reproduction numbers were estimated. The associations of interventions and the numbers of required hospital and intensive care unit beds were studied. RESULTS: The interventions of social distancing, home confinement, and wearing masks significantly decreased (in a Bayesian sense) the case incidence and reduced the demand for beds in all areas. Ohio's transmission rates declined before the state's "stay at home" order, which provided evidence that early intervention is important. Wearing masks was significantly associated with reducing the transmission rates after reopening, when comparing New York and Ohio. The centralized quarantine intervention in Hubei played a significant role in further preventing and controlling the disease in that area. The estimated rates that cured patients become susceptible in all areas were small (<0.0001), which indicates that they have little chance to get the infection again. CONCLUSIONS: The series of public health interventions in three areas were temporally associated with the burden of COVID-19-attributed hospital use. Social distancing and the use of face masks should continue to prevent the next peak of the pandemic.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».