Impact of the stringency of lockdown measures on covid-19: A theoretical model of a pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: How effective have lockdowns been at reducing the covid-19 infection and mortality rates? Lockdowns influence contact among persons within or between populations including restricting travel, closing schools, prohibiting public gatherings, requiring workplace closures, all designed to slow the contagion of the virus. The purpose of the present study was to assess the impact of lockdown measures on the spread of covid-19 and test a theoretical model of the covid-19 pandemic employing structural equation modelling. METHODS: Lockdown variables, population demographics, mortality rates, infection rates, and health were obtained for eight countries: Austria, Belgium, France, Germany, Italy, Netherlands, Spain, and the United Kingdom. The dataset, owid-covid-data.csv, was downloaded on 06/01/2020 from: https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data. Infection spread and mortality data were depicted as logistic growth and analyzed with stepwise multiple regression. The overall structure of the covid-19 data was explored through factor analyses leading to a theoretical model that was tested using latent variable path analysis. RESULTS: Multiple regression indicated that the time from lockdown had a small but significant effect (β = 0.112, p< 0.01) on reducing the number of cases per million. The stringency index produced the most important effect for mortality and infection rates (β = 0.588,β = 0.702, β = 0.518, β = 0.681; p< 0.01). Exploratory and confirmatory analyses resulted in meaningful and cohesive latent variables: 1) Mortality, 2) Infection Spread, 3) Pop Health Risk, and 4) Health Vulnerability (Comparative Fit Index = 0.91; Standardized Root Mean Square Residual = 0.08). DISCUSSION: The stringency index had a large impact on the growth of covid-19 infection and mortality rates as did percentage of population aged over 65, median age, per capita GDP, diabetes prevalence, cardiovascular death rates, and ICU hospital beds per 100K. The overall Latent Variable Path Analysis is theoretically meaningful and coherent with acceptable fit indices as a model of the covid-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».