Continuing to be cautious: Japanese contact patterns during the COVID-19 pandemic and their association with public health recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Despite implementing no lockdowns and having a large elderly population, Japan had a low mortality rate due to COVID-19 compared to Europe and North America. The extent to which policies impacted person-to-person contact remains unclear. In this study, we examined changes in contact patterns and their association with behaviors and governmental recommendations in Japan during the pandemic. Ten social contact surveys were conducted between 2021 and 2023 reaching over 1500 participants per survey in Osaka and Fukuoka prefectures where governmental recommendations were first implemented due to high COVID-19 incidence. Their contact patterns were assessed through their demographic characteristics, COVID-19 vaccination status, and individual disease mitigation measures. Generalized linear models were used to identify factors associated with increased contacts. The mean number of contacts during the pandemic declined by at least 49.8% (8.2 weekday contacts and 6.0 weekend contacts per individual, adjusted by age and sex) compared to a study conducted prior to 2020. Weekdays, occupation, larger household sizes, and mask wearing were associated with a higher number of contacts. The frequency and duration of contacts were negatively associated with the issuance of COVID-19 governmental measures, yet the relative change in contacts was not as prominent as pre- and post-lockdown situations in the United Kingdom. There was a gradual increase in contacts with time and less strict public health recommendations. Yet, contacts that did not increase with uptake of COVID-19 vaccination and continuous mask wearing depict cautious behavior across the survey population during the pandemic and into 2023. These results are in contrast with European countries where contacts largely increased among vaccinated individuals compared to the non-vaccinated. Social contacts are country and context specific, highlighting the need for data collection across different communities.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».