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Enregistrement W3201298544 · doi:10.21203/rs.3.rs-378425/v1

Quantifying The Relationship Between Lockdowns, Mobility, and Effective Reproduction Number (Rt) During The COVID-19 Pandemic in The Greater Toronto Area

2021· preprint· en· W3201298544 sur OpenAlexaffabout
Christopher Dainton, Alexander Hay

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicDemographyPublic healthRecreationGeographyDemographic economicsRegression analysisIndex (typography)2019-20 coronavirus outbreakStatisticsMedicinePolitical scienceMathematicsSociologyEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The effectiveness of lockdowns in mitigating the spread of COVID-19 has been the subject of intense debate. Data on the relationship between public health restrictions, mobility, and pandemic growth has so far been conflicting. Objective: We assessed the relationship between public health restriction tiers, mobility, and COVID-19 spread in five contiguous public health units (PHUs) in the Greater Toronto Area (GTA) in Ontario, Canada.Methods: Weekly effective reproduction number (Rt) was calculated based on daily cases in each of the five GTA public health units between March 1, 2020, and March 19, 2021. A global mobility index (GMI) for each PHU was calculated using Google Mobility data. Segmented regressions were used to assess changes in the behaviour of Rt over time. We calculated Pearson correlation coefficients between GMI and Rt for each PHU and mobility regression coefficients for each mobility variable, accounting for time lag of 0, 7, and 14 days.Results: In all PHUs except Toronto, the most rapid decline in Rt occurred in the first two weeks of the first province-wide lockdown, and this was followed by a slight trend to increased Rt as restrictions decreased. This trend reversed in all PHUs between September 6th and October 10th after which Rt decreased slightly over time without respect to public health restriction tier. GMI began to increase in the first wave even before restrictions were decreased. This secular trend to increased mobility continued into the summer, driven by increased mobility to recreational spaces. The decline in GMI as restrictions were reintroduced coincides with decreasing mobility to parks after September. During the first wave, the correlation coefficients between global mobility and Rt were significant (p<0.01) in all PHUs 14 days after lockdown, indicating moderate to high correlation between decreased mobility and decreased viral reproduction rates, and reflecting that the incubation period brings in a time-lag effect of human mobility on Rt. In the second wave, this relationship was attenuated, and was only significant in Toronto and Durham at 14 days after lockdown.Conclusions: The association between mobility and COVID-19 spread was stronger in the first wave than the second wave. Public health restriction tiers did not alter the existing secular trend toward decreasing Rt over time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,614
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,060 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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