論文の概要: Data Resource Profile: Egress Behavior from Select NYC COVID-19 Exposed
Health Facilities March-May 2020
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10079v1
- Date: Mon, 18 Jan 2021 19:21:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-14 21:02:30.531059
- Title: Data Resource Profile: Egress Behavior from Select NYC COVID-19 Exposed
Health Facilities March-May 2020
- Title（参考訳）: データ資源プロファイル:2020年3月から5月にかけてのニューヨークで発生した新型コロナウイルスの感染状況
- Authors: Debra F. Laefer, Thomas Kirchner, Haoran (Frank) Jiang, Darlene
Cheong, Yunqi (Veronica) Jiang, Aseah Khan, Weiyi Qiu, Nikki Tai, Tiffany
Truong, Maimunah Virk
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)の波のピーク時に、ニューヨーク市の19の医療施設の外で、複数週間にわたる多地点での観測研究が実施された。
本研究の目的は, 病院や救急医療センターから退院した個人の触覚, 目的地選択, PPE 利用行動に関する有意なデータを収集することであった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vector control strategies are central to the mitigation and containment of
COVID-19 and have come in the form of municipal ordinances that restrict the
operational status of public and private spaces and associated services. Yet,
little is known about specific population responses in terms of risk behaviors.
To help understand the impact of those vector control variable strategies, a
multi-week, multi-site observational study was undertaken outside of 19 New
York City medical facilities during the peak of the city's initial COVID-19
wave (03/22/20-05/19/20). The aim was to capture perishable data of the touch,
destination choice, and PPE usage behavior of individuals egressing hospitals
and urgent care centers. A major goal was to establish an empirical basis for
future research on the way people interact with three-dimensional vector
environments. Anonymized data were collected via smart phones. Each data record
includes the time, data, and location of an individual leaving a healthcare
facility, their routing, interactions with the build environment, other
individuals, and themselves. Most records also note their PPE usage,
destination, intermediary stops, and transportation choices. The records were
linked with 61 socio-economic factors by the facility zip code and 7
contemporaneous weather factors and the merged in a unified shapefile in an
ARCGIS system. This paper describes the project team and protocols used to
produce over 5,100 publicly accessible observational records and an affiliated
codebook that can be used to study linkages between individual behaviors and
on-the-ground conditions.
- Abstract（参考訳）: ベクターコントロール戦略は、新型コロナウイルス(covid-19)の緩和と封じ込めの中心であり、公共および民間の空間および関連サービスの運用状況を制限する自治体条例の形で行われている。
しかし、リスク行動の観点から特定の集団反応についてはほとんど知られていない。
これらのベクターコントロール変数戦略の影響を理解するために、ニューヨーク市の最初の新型コロナウイルス波(03/22/20-05/19/20)のピーク時に、ニューヨーク市の19の医療施設の外で、複数週間にわたる多地点観測研究が行われた。
本研究の目的は, 病院や救急医療センターから退院した個人の触覚, 目的地選択, PPE 利用行動の把握である。
主要な目標は、人々が三次元ベクトル環境と相互作用する方法に関する将来の研究のための経験的基礎を確立することであった。
匿名化されたデータはスマートフォンで収集された。
各データレコードには、医療施設を離れる個人の時間、データ、場所、ルーティング、ビルド環境とのインタラクション、他の個人、そして自分自身が含まれている。
PPEの使用状況、目的地、仲介所、交通機関の選択も記録されている。
この記録は施設のジップコードによる61の社会経済的要因と7つの同時気象要因に関連付けられ、ARCGISシステムで統合された形状ファイルにまとめられた。
本稿では,5,100以上の公開アクセス可能な観測記録を作成するためのプロジェクトチームとプロトコルについて述べる。
関連論文リスト
- Mapping the Invisible: A Framework for Tracking COVID-19 Spread Among College Students with Google Location Data [4.176653295869846]
本研究は,自家製のGoogle履歴位置情報エクストラクタを開発することで,キャンパス内大学生のウイルス拡散を効果的に抑制する方法を提案する。
潜在的な接触を判定し、個々の感染リスクを評価し、対馬政策の有効性を評価する機能を提供している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:58:13Z) - Tracking the State and Behavior of People in Response to COVID-1 19
Through the Fusion of Multiple Longitudinal Data Streams [2.477349483168562]
本稿では,2020年8月から2021年7月までに収集された米国住民のアクティブデータとパッシブデータの豊富なパネルデータセットについて述べる。
このようなデータセットは、例えば、地方自治体が課した新型コロナウイルスの規制に対する不均一な行動反応の根底にある要因を決定するために、重要な研究質問に答えることを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-23T18:49:23Z) - Remote Medication Status Prediction for Individuals with Parkinson's
Disease using Time-series Data from Smartphones [75.23250968928578]
本稿では,パーキンソン病患者のmPowerデータセットを用いて薬剤状態を予測する方法を提案する。
提案手法は,3つの薬物状態を客観的に予測する上で有望な結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-26T02:08:08Z) - Health Status Prediction with Local-Global Heterogeneous Behavior Graph [69.99431339130105]
ウェアラブルセンサから継続的に収集される各種データストリームにより、健康状態の推定が可能です。
行動関連マルチソースデータストリームをローカル・グローバル・グラフでモデル化することを提案する。
学生生活データセットを用いて実験を行い,提案モデルの有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T11:10:04Z) - C-Watcher: A Framework for Early Detection of High-Risk Neighborhoods
Ahead of COVID-19 Outbreak [54.39837683016444]
C-Watcherは、新型コロナウイルスの感染拡大に先立ち、対象都市のすべての地区を検査し、感染リスクを予測することを目指している。
C-WatcherはBaidu Mapsから大規模な人体移動データを収集し、都市移動パターンに基づいた一連の特徴を用いて市内のすべての住宅地区を特徴付ける。
新型コロナウイルスの感染拡大の初期段階における実データ記録を用いたC-Watcherの広範な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-22T17:02:54Z) - Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.94965109944707]
われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。
一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T03:36:19Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z) - Quantifying the Effects of Contact Tracing, Testing, and Containment
Measures in the Presence of Infection Hotspots [18.227721607607183]
複数の証拠は、一人が他の多くの人に感染するホットスポットが、新型コロナウイルスの感染動態において重要な役割を担っていることを強く示唆している。
個人が接触し、互いに感染するサイトへの訪問を具体的に表現する、時間的ポイントプロセスモデリングフレームワークを導入する。
我々のモデルでは、自然に感染した個体によって引き起こされる感染の数が過度に分散する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T17:18:32Z) - Give more data, awareness and control to individual citizens, and they
will help COVID-19 containment [74.10257867142049]
連絡先追跡アプリは、多くの国で大規模採用が提案されている。
中央集権的なアプローチは、市民のプライバシーと不必要に強力なデジタル監視に対する懸念を提起する。
我々は、個人の「個人データストア」にのみ連絡先と位置情報を収集する分散的アプローチを提唱する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-10T20:30:37Z) - A County-level Dataset for Informing the United States' Response to
COVID-19 [5.682299443164938]
我々は、アメリカ合衆国郡のレベルに関する政府、ジャーナリスト、学術情報源から関連するデータを収集するデータセットを提示する。
私たちのデータセットには300以上の変数が含まれており、人口推計、人口統計、民族、住宅、教育、雇用と所得、気候、交通、スコア、医療システム関連メトリクスを要約しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-01T05:07:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。