Changes in Masking Policies in US Healthcare Facilities in the First Quarter of 2023: Do COVID-19 Cases, Hospitalizations, or Local Political Preferences Predict Loosening Restrictions?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction In the first half of 2023, many US healthcare facilities updated their policies on the required use of face masks by patients and employees. Despite statewide lifts of mask mandates in healthcare settings, the decisions by individual healthcare facilities have remained controversial and inconsistent. We sought to understand these decisions by examining COVID-19 case rates, hospitalization rates, and political affiliation, among counties where hospitals reported updated masking policies in news or social media posts. Methods We searched Twitter, Facebook, and Google for news stories related to changes in US healthcare facility masking policies between February 1st and April 30th, 2023. We extracted county-level COVID-19 cases and hospitalizations using data from the CDC and political affiliation was measured using the 2020 presidential election results. We performed logistic regression using COVID-19 cases, hospitalizations, and political affiliation as predictors and a complete lifting of masking requirements as the outcome. Results We found that the odds of lifting the mask requirement was not associated with COVID-19 cases (OR 1.00, 95% CI 0.97 - 1.02, p-value = 0.54), or hospitalizations (OR 1.06 95% CI 0.88-1.27, p-value = 0.33). We found that for every 10% increase in Republican votes in the 2020 presidential election, there was a 1.33 (95% CI 1.07 - 1.64, p-value = 0.01) increase in odds of having lifted masking requirements completely. Discussion We found that the odds of lifting the face mask requirement in healthcare facilities was not associated with COVID-19 cases or hospitalizations but was associated with county-level political affiliation. Our results raise the concern that public health measures may be increasingly seen as political gestures or a response to local political factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».