Evidence of the effectiveness of travel-related measures during the early phase of the COVID-19 pandemic: a rapid systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the effectiveness of travel measures implemented during the early stages of the COVID-19 pandemic to inform changes on how evidence is incorporated in the International Health Regulations (2005) (IHR). DESIGN: We used an abbreviated Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols to identify studies that investigated the effectiveness of travel-related measures preprinted or published by 1 June 2020. RESULTS: We identified 29 studies, of which 26 were modelled. Thirteen studies investigated international measures, while 17 investigated domestic measures (one investigated both). There was a high level of agreement that the adoption of travel measures led to important changes in the dynamics of the early phases of the COVID-19 pandemic: the Wuhan measures reduced the number of cases exported internationally by 70%-80% and led to important reductions in transmission within Mainland China. Additional travel measures, including flight restrictions to and from China, may have led to additional reductions in the number of exported cases. Few studies investigated the effectiveness of measures implemented in other contexts. Early implementation was identified as a determinant of effectiveness. Most studies of international travel measures did not account for domestic travel measures thus likely leading to biased estimates. CONCLUSION: Travel measures played an important role in shaping the early transmission dynamics of the COVID-19 pandemic. There is an urgent need to address important evidence gaps and also a need to review how evidence is incorporated in the IHR in the early phases of a novel infectious disease outbreak.
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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 | 0,044 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».