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Enregistrement W4386280699 · doi:10.1371/journal.pone.0283711

The effectiveness and decay of public health policy actions on infection-control behaviour in the general public: Evidence from a low-COVID prevalence jurisdiction

2023· article· en· W4386280699 sur OpenAlexafffundabout
K. Ross, Daniel J. Dutton

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityNew Brunswick Innovation FoundationFondation de la recherche en santé du Nouveau-BrunswickAtlantic Canada Opportunities AgencyDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésPublic healthMedicinePandemicPsychological interventionEmergency departmentEnvironmental healthInfection controlPopulationHealth policySocial distanceDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)NursingIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,367
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,076 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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