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Enregistrement W3197670654 · doi:10.1016/s2589-7500(21)00144-8

The association of community mobility with the time-varying reproduction number (R) of SARS-CoV-2: a modelling study across 330 local UK authorities

2021· article· en· W3197670654 sur OpenAlexaff
You Li, Xin Wang, Harry Campbell, Harish Nair

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Digital Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsSanofiAbbVieInnovative Medicines InitiativeWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésReproductionSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Association (psychology)2019-20 coronavirus outbreakBasic reproduction numberBiologyGeographyVirologyMedicineEnvironmental healthEcologyPsychologyOutbreakInternal medicinePopulationDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Community mobility data have been used to assess adherence to non-pharmaceutical interventions and its impact on SARS-CoV-2 transmission. We assessed the association between location-specific community mobility and the reproduction number (R) of SARS-CoV-2 across UK local authorities. METHODS: In this modelling study, we linked data on community mobility from Google with data on R from 330 UK local authorities, for the period June 1, 2020, to Feb 13, 2021. Six mobility metrics are available in the Google community mobility dataset: visits to retail and recreation places, visits to grocery and pharmacy stores, visits to transit stations, visits to parks, visits to workplaces, and length of stay in residential places. For each local authority, we modelled the weekly change in R (the R ratio) per a rescaled weekly percentage change in each location-specific mobility metric relative to a pre-pandemic baseline period (Jan 3-Feb 6, 2020), with results synthesised across local authorities using a random-effects meta-analysis. FINDINGS: On a weekly basis, increased visits to retail and recreation places were associated with a substantial increase in R (R ratio 1·053 [99·2% CI 1·041-1·065] per 15% weekly increase compared with baseline visits) as were increased visits to workplaces (R ratio 1·060 [1·046-1·074] per 10% increase compared with baseline visits). By comparison, increased visits to grocery and pharmacy stores were associated with a small but still statistically significant increase in R (R ratio 1·011 [1·005-1·017] per 5% weekly increase compared with baseline visits). Increased visits to parks were associated with a decreased R (R ratio 0·972 [0·965-0·980]), as were longer stays at residential areas (R ratio 0·952 [0·928-0·976]). Increased visits to transit stations were not associated with R nationally, but were associated with a substantial increase in R in cities. An increasing trend was observed for the first 6 weeks of 2021 in the effect of visits to retail and recreation places and workplaces on R. INTERPRETATION: Increased visits to retail and recreation places, workplaces, and transit stations in cities are important drivers of increased SARS-CoV-2 transmission; the increasing trend in the effects of these drivers in the first 6 weeks of 2021 was possibly associated with the emerging alpha (B.1.1.7) variant. These findings provide important evidence for the management of current and future mobility restrictions. FUNDING: Wellcome Trust and Data-Driven Innovation initiative.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,294
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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