Social Distancing Causally Impacts the Spread of SARS-CoV-2: A U.S. Nationwide Event Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To assess the causal impact of a spontaneous relaxation of social distancing on the spread of SARS-CoV-2 in the United States (U.S.), while controlling for social mobility and state-imposed social distancing restrictions. Design Event study. Setting Quasi-experimental setting created by the U.S. nationwide protests precipitated by George Floyd’s tragic death on May 25, 2020. Population Individuals in 3,142 U.S. counties from all 50 states and the District of Columbia. Main Outcome Measures The number of daily confirmed COVID-19 cases in all U.S. counties between the period of January 22, 2020, and June 20, 2020, and the cumulative change in COVID-19 cases in protest counties relative to non-protest counties following the onset of the protests. Results We document a country-wide increase of over 3·06 cases per day, per 100,000 population, following the onset of the protests (95%CI: 2·47–3·65), and a further increase of 1·73 cases per day, per 100,000 population, in the counties in which the protests took place (95%CI: 0·59–2·87). Relative to the week preceding the onset of the protests, this represents a 61·2% country-wide increase in COVID-19 cases, and a further 34·6% increase in the protest counties. Conclusions Our study documents a significant increase in COVID-19 case counts in counties that experienced a protest, and we conclude that social distancing practices causally impact the spread of SARS-CoV-2. The observed effect cannot be explained by changes in social distancing restrictions and social mobility, and placebo tests rule out the possibility that this finding is attributable to chance. Our research informs policy makers and provides insights regarding the usefulness of social distancing as an intervention to minimize the spread of SARS-CoV-2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».