Quasi-experimental evaluation of national border closures on COVID-19 transmission
Notice bibliographique
Résumé
With over 200 pandemic threats emerging every year, the efficacy of closing national borders to control the transmission of disease in the first months of a pandemic remains a critically important question. Previous studies offer conflicting evidence for the potential effects of these closures on COVID-19 transmission and no study has yet empirically evaluated the global impact of border closures using quasi-experimental methods and real-world data. We triangulate results from interrupted time-series analysis, meta-regression, coarsened exact matching, and an extensive series of robustness checks to evaluate the effect of 166 countries' national border closures on the global transmission of COVID-19. Total border closures banning non-essential travel from all countries and (to a lesser extent) targeted border closures banning travel from specific countries had some effect on temporarily slowing COVID-19 transmission in those countries that implemented them. In contrast to these country-level impacts, the global sum of targeted border closures implemented by February 5, 2020 was not sufficient to slow global COVID-19 transmission, but the sum of total border closures implemented by March 19, 2020 did achieve this effect. Country-level results were highly heterogeneous, with early implementation and border closures so broadly targeted that they resemble total border closures improving the likelihood of slowing the pandemic's spread. Governments that can make productive use of extra preparation time and cannot feasibly implement less restrictive alternatives might consider enacting border closures. However, given their moderate and uncertain impacts and their significant harms, border closures are unlikely to be the best policy response for most countries and should only be deployed in rare circumstances and with great caution. All countries would benefit from global mechanisms to coordinate national decisions on border closures during pandemics.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».