Non-pharmaceutical interventions and vaccination during COVID-19 in Canada: Implications for COVID and non-COVID outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background As a federal country where health prerogatives are primarily at the subnational level (provinces), Canada has implemented non-pharmaceutical interventions (NPIs) of differing stringency and attained varied COVID-19 vaccination coverage across the different vaccination campaigns. NPIs and vaccination may have thus interacted in different ways. Methods A mixed-methods design combining a regression analysis and a comparative case study. The regression analysis focuses on COVID-19 outcomes such as COVID-19 cases, deaths, hospitalizations, and admissions in intensive care units. The case study centers on three provinces and explores outcomes beyond COVID-19, such as spillover on the healthcare system and the economy. Results While more stringent NPIs are associated with lower COVID outcomes, their interaction with vaccination coverage depends on the vaccination campaign. Increasing the vaccination coverage with more stringent NPIs was not associated with a decrease in COVID cases growth rate during the primary campaign (two-doses), however it was associated with a decrease in COVID hospitalizations during the booster campaign. For non-COVID outcomes, having less stringent restrictions and lower initial vaccination coverage did not help prevent longer wait times for healthcare nor higher initial unemployment. Conclusion The differing interaction between NPIs and vaccination coverage suggests that the interaction was more effective when the vaccine uptake was primarily from high-risk populations. Confirming this finding would require further detailed microdata analysis.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».