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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

<title>Abstract</title> <bold>Background</bold>: 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. <bold>Objective</bold>: 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.<bold>Methods</bold>: Weekly effective reproduction number (R<sub>t</sub>) 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 R<sub>t</sub> over time. We calculated Pearson correlation coefficients between GMI and R<sub>t</sub> for each PHU and mobility regression coefficients for each mobility variable, accounting for time lag of 0, 7, and 14 days.<bold>Results</bold>: In all PHUs except Toronto, the most rapid decline in R<sub>t</sub> occurred in the first two weeks of the first province-wide lockdown, and this was followed by a slight trend to increased R<sub>t</sub> as restrictions decreased. This trend reversed in all PHUs between September 6<sup>th</sup> and October 10<sup>th</sup> after which R<sub>t</sub> 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 R<sub>t</sub> were significant (p&lt;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 R<sub>t</sub>. In the second wave, this relationship was attenuated, and was only significant in Toronto and Durham at 14 days after lockdown.<bold>Conclusions</bold>: 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 R<sub>t</sub> 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 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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,614
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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