[2020] The Effect of Stay-at-Home Orders on COVID-19 Infections in the United States

[osuossu8]

論文リンク

https://www.researchgate.net/publication/340617864_The_Effect_of_Stay-at-Home_Orders_on_COVID-19_Infections_in_the_United_States

見つけた方法

・https://www.nber.org/system/files/working_papers/w27102/w27102.pdf に被引用

フォーマット

どんなもの？

• 米国の公衆衛生当局は、コロナウイルスの感染と入院を軽減するために行動した。
• これらの行動は国レベルで調整されていなかったため、もし調整されていたらどうなっていたか、在宅滞在命令の効果を推定するもの
• 全国的に調整された在宅滞在命令が、現在の感染症数1を数十万人、COVID-19による死亡者数を数千人減少させた可能性を示唆している

先行研究と比べてどこがすごい？

技術や手法のキモはどこ？

どうやって有効だと検証した?

議論はある?

• 古典的なSIRモデルから導出
• 強い仮定が必要
• 我々の推定値は、在宅支援の効果と他の地域介入の効果を合わせたものとして適切に解釈されるべきであることを意味している

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• 全国的に調整された在宅滞在命令が、現在の感染症数1を数十万人、COVID-19による死亡者数を数千人減少させた可能性を示唆している

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• 米国の各地域には感染率の差に寄与する多くの要因があるため、潜在的な混乱要因を制御し、自宅待機命令の正確な効果を特定するための統計的努力は、このような政策が有効であるかどうか、またどの程度有効であるかどうかを理解する上で極めて重要である

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Days 22 ここまで

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• このモデルの強みは、郡レベルの固定効果αが、伝染病の症例増加率を駆動する可能性のある各郡の時間的に不変なcの特徴をすべて制御していることである
• 例えば、症例率は、全国的な検査の利用可能性の変化、メディアで報道される日常的な出来事に影響される社会行動の変化、ある日から次の日までに変化する国レベルの政策の変化によって、tの影響を受ける可能性がある
• 全国的な命令により、何十万人もの感染者数が減少した可能性が高いと考えられます
• ここでの結果は、米国連邦政府がCOVID-19の発生初期の段階で自宅待機命令を調整するために行動しなかったことが間違いであった可能性を示唆している

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Days 23 ここまで