Utility of the Comprehensive Health and Stringency Indexes in Evaluating Government Responses for Containing the Spread of COVID-19 in India: Ecological Time-Series Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many nations swiftly designed and executed government policies to contain the rapid rise in COVID-19 cases. Government actions can be broadly segmented as movement and mass gathering restrictions (such as travel restrictions and lockdown), public awareness (such as face covering and hand washing), emergency health care investment, and social welfare provisions (such as poor welfare schemes to distribute food and shelter). The Blavatnik School of Government, University of Oxford, tracked various policy initiatives by governments across the globe and released them as composite indices. We assessed the overall government response using the Oxford Comprehensive Health Index (CHI) and Stringency Index (SI) to combat the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: This study aims to demonstrate the utility of CHI and SI to gauge and evaluate the government responses for containing the spread of COVID-19. We expect a significant inverse relationship between policy indices (CHI and SI) and COVID-19 severity indices (morbidity and mortality). METHODS: , root mean square error, and Bayesian information criteria. RESULTS: implementation of policies by the government to contain the COVID-19 crises resulted in higher CHI and SI in the beginning. Although the value of CHI and SI gradually fell, they were consistently higher at values of >80% points. During the initial investigation, we found that cases per million (CPM) and deaths per million (DPM) followed the same trend. However, the final CPM and DPM models were seasonal ARIMA (3,2,1)(1,0,1) and ARIMA (1,1,1), respectively. This study does not support the hypothesis that COVID-19 severity (CPM and DPM) is associated with stringent policy measures (CHI and SI). CONCLUSIONS: Our study concludes that the policy measures (CHI and SI) do not explain the change in epidemiological indicators (CPM and DPM). The study reiterates our understanding that strict policies do not necessarily lead to better compliance but may overwhelm the overstretched physical health systems. Twenty-first-century problems thus demand 21st-century solutions. The digital ecosystem was instrumental in the timely collection, curation, cloud storage, and data communication. Thus, digital epidemiology can and should be successfully integrated into existing surveillance systems for better disease monitoring, management, and evaluation.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».