Impact of social distancing measures on the daily number of new COVID-19 cases in Côte d’Ivoire: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Côte d’Ivoire is facing a second wave of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). While social distancing measures (SDM) may be an option to address this wave, SDM may be devastating, especially if they have a minimal impact on the spread of COVID-19, given the other measures in place. Methods We conducted a cohort study involving cases that had occurred as at June 30, 2020. We used data from the Government’s situation reports. We established three study periods, which correspond to the implementation and easing of SDM, including a 10-day delay for test results: (1) the SDM (March 11 - May 24), (2) the no SDM (May 25 - June 21), and (3) the pseudo SDM (June 22 - July 10) periods. We compared the incidence rate during these periods using Poisson regression, with sex, age, and the average daily number of tests as covariates. Results As at July 10, there were 12,052 cases. The incidence rate was 100% higher during period 2 compared to period 1 (incidence rate ratio = 2.05, 95% confidence interval: 1.75-2.41) and 25% lower during period 3 compared to period 2 (0.75 [0.66-0.86]). Conclusions The easing and subsequent reinforcement of SDM had a significant impact on the spread of COVID-19 in Côte d’Ivoire. The other mitigation measures either did not compensate for the easing of the SDM during the no SDM period or were not fully effective throughout the study periods; they should be strengthened before the SDM are reimplemented.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».