The effect of the Ontario stay-at-home order on Covid-19 third wave infections including vaccination considerations: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 global pandemic that began in March 2020 was not fully mitigated through governmental Non-Pharmaceutical Interventions (NPIs) and continued to infect people and take lives through 2021. Since many countries were affected by the second, third, and fourth waves of Covid-19, governments extended and strengthened NPIs, but these actions led to citizen protests and fatigue. In this study, we investigate the effect of a lockdown policy on Covid-19 third wave implemented by the province of Ontario, Canada, on April 3rd 2021, followed by a stay-at-home order on April 7th 2021 while free Covid-19 testing and vaccination were in progress. Herein, the effect of both NPIs and vaccination are considered simultaneously. We used the prevalence of Covid-19 cases, tests, and administered vaccines data reported publicly by the Government of Ontario on their website. Because mobility changes can reflect the behaviors and adherence of residents with a stay-at-home order, Covid-19 community mobility data for Ontario provided by Google was also considered. A statistical method called interrupted time series was used to analyze the data. The results indicated that, although vaccinations helped to control the Covid-19 infection rate during this time, the stay-at-home order caused a rate reduction by decreasing the trend of the Covid-19 prevalence by 13 (±0.8962) persons per million daily and the level by 33 (±7.6854) persons per million. Furthermore, the stay-at-home order resulted in approximately a 37% reduction in Covid-19 prevalence one week after the intervention's effective date. Therefore, Ontario's strict lockdown policy, including several NPIs, mitigated the Covid-19 surge during the third wave. The results show that even when vaccination is in progress, strict NPIs such as lockdown is required to control Covid-19 waves, and early re-openings should be avoided. These results may also be useful for other countries that have implemented delayed vaccination schedules.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».