The effectiveness and decay of public health policy actions on infection-control behaviour in the general public: Evidence from a low-COVID prevalence jurisdiction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health policies designed to influence individuals' infection-control behaviour are a tool for governments to help prevent the spread of disease. Findings on the impacts of policies are mixed and there is limited information on the effects of removing restrictions and how policies impact behavioural trends. METHODS: We use low-acuity emergency department visits from 12 hospitals in New Brunswick, Canada, (January 2017 -October 2021) as a proxy for infection-control behaviour and provide insight into the effects of the COVID-19 virus on a population with a low prevalence of cases. Quasi-experimental techniques (event studies) are applied to estimate the magnitude and persistence of effects of specific events (e.g., policy changes), to control for COVID-19 cases and vaccines, and to explore how the effectiveness of policy changes during the pandemic as more policies are introduced. RESULTS: Initial tightening of restrictions on March 11, 2020 reduced low-acuity emergency department visits by around 60% and reached a minimum after 30 days. Relaxing policies on social gatherings and personal services gradually increased low-acuity emergency department visits by approximately 50% after 44 days. No effects were found from policies lifting all restrictions, and reinstating a state of emergency on July 31, 2021, and September 24, 2021. CONCLUSION: These results suggest that policy interventions are less likely to be effective at influencing infection control behaviour with time and more policies introduced, and that tracking and publicly reporting case numbers can influence infection control behaviour.
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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 | 0,026 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».