Impact of Social Distancing on COVID-19 and Other Related Infectious Disease Transmission: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background Similar to other coronaviruses, COVID-19 is transmitted mainly by droplets and is highly transmissible through close proximity or physical contact with an infected person. Countries across the globe have implemented public health control measures to prevent onwards transmission and reduce burden on health care settings. Social or physical distancing was found to be one of appropriate measure based on previous experience with epidemic and pandemic contagious diseases. This study aims to review the latest evidence of the impact of social or physical distancing implemented during COVID-19 pandemic towards COVID-19 and other related infectious disease transmission. Methodology The study uses PRISMA review protocol and formulation of research question was based on PICO. The selected databases include Ovid MEDLINE and Scopus. Thorough identification, screening and eligibility process were done, revealed selected 8 articles. The articles then ranked in quality through MMAT. Results A total of eight papers included in this analysis. Five studies (USA, Canada, South Korea and the United Kingdom) showed physical distancing had resulted in a reduction in Covid-19 transmission. In comparison, three other studies (Australia, South Korea and Finland) showed a similar decline on other infectious diseases (Human Immunodeficiency Virus (HIV), other sexually transmitted infections (STI), Influenza, Respiratory Syncytial Virus (RSV) and Vaccine-Preventive Disease (VPD). The degree of the distancing policy implemented differ between strict and lenient, with both result in effectiveness in reducing transmission of infectious disease. Conclusion Physical or social distancing may come in the form of extreme or lenient measure in effectively containing contagious disease like COVID-19, however the stricter the measure will give more proportionate impact towards the economy, education, mental health issues, morbidity and mortality of non-COVID-19 diseases. Since we need this measure to ensure the reduction of infectious diseases transmission in order to help flattening the curve which allow much needed time for healthcare system to prepare adequately to response, ‘Precision physical distancing” can be implemented which will have more benefit towards the survival of the community as a whole.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».