POLICY OF PROMOTING ALCOHOL CONSUMPTION IN TIMES OF COVID-19 LOCKDOWN IN INDIA: A MEDICAL AND CONSTITUTIONAL ANALYSIS.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India, with the declaration of COVID-19 as a pandemic, started imposing restrictions in the country th and initiated a nationwide lockdown under Section 6 of the Disaster Management Act, 2005 on 24 March 2020, followed by four phases of lockdown and then gradual unlock of the country. The rationale behind the same was to avoid social contact. Alcohol dispensing was also stopped during this time and was among the rst services to be reopened by the States. We propose in this paper that this lifting of ban on alcohol sale during the pandemic has led to a signicant increase in the number of COVID-19 cases in the country. METHODS: This is a prospective, observational study, done by collecting data from the Aargya Setu App, which is a mobile application launched by the Ministry of Health and Family Welfare on 2 April 2020 for contact tracing and elf assessment of COVID-19. The data of cumulative number of cases in 12 selected states of the country were compared before and after the lift of ban of alcohol and signicance was shown by the paired t test. RESULTS: The number of COVID-19 positive cases in the country during nationwide lockdown with simultaneous ban on alcohol sale when compared to cumulative number of cases after the lift of ban of alcohol sale during Lockdown and initial Unlock is statistically signicant (p = 0.04) CONCLUSION: We found that the decision to restart the sale of Alcohol could have been a factor for rise in number of cases in the country in the given timeframe. The decision to start the sale has also not been in accordance with the Indian Constitution and against the nation's founding ethics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».