論文の概要: Evaluating shifts in mobility and COVID-19 case rates in U.S. counties: A demonstration of modified treatment policies for causal inference with continuous exposures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12529v2
• Date: Wed, 27 Oct 2021 05:42:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 12:12:53.577813
• Title: Evaluating shifts in mobility and COVID-19 case rates in U.S. counties: A demonstration of modified treatment policies for causal inference with continuous exposures
• Title（参考訳）: 米国郡における移動度とcovid-19症例率の推移 : 継続的な暴露を伴う因果的推論のための修正された治療方針の実証
• Authors: Joshua R. Nugent, Laura B. Balzer
• Abstract要約: 本研究では,2020年6月1日から11月14日までの新型コロナウイルス感染率に対する移動度分布の変化の影響について検討した。 10のモビリティ指標が選択され、新型コロナウイルスのケースレートに影響が期待される行動のいくつかの側面を捉えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Previous research has shown mixed evidence on the associations between mobility data and COVID-19 case rates, analysis of which is complicated by differences between places on factors influencing both behavior and health outcomes. We aimed to evaluate the county-level impact of shifting the distribution of mobility on the growth in COVID-19 case rates from June 1 - November 14, 2020. We utilized a modified treatment policy (MTP) approach, which considers the impact of shifting an exposure away from its observed value. The MTP approach facilitates studying the effects of continuous exposures while minimizing parametric modeling assumptions. Ten mobility indices were selected to capture several aspects of behavior expected to influence and be influenced by COVID-19 case rates. The outcome was defined as the number of new cases per 100,000 residents two weeks ahead of each mobility measure. Primary analyses used targeted minimum loss-based estimation (TMLE) with a Super Learner ensemble of machine learning algorithms, considering over 20 potential confounders capturing counties' recent case rates as well as social, economic, health, and demographic variables. For comparison, we also implemented unadjusted analyses. For most weeks considered, unadjusted analyses suggested strong associations between mobility indices and subsequent growth in case rates. However, after confounder adjustment, none of the indices showed consistent associations after hypothetical shifts to reduce mobility. While identifiability concerns limit our ability to make causal claims in this analysis, MTPs are a powerful and underutilized tool for studying the effects of continuous exposures.
• Abstract（参考訳）: これまでの研究では、移動データと新型コロナウイルスのケースレートの関連について、さまざまな証拠が示されており、その分析は、行動と健康の両方に影響を及ぼす要因の違いによって複雑である。 我々は、2020年6月1日からの新型コロナウイルスの感染者数増加に対する移動度分布の変化による郡レベルの影響を評価することを目的とした。 治療方針修正 (modified treatment policy, mtp) アプローチを応用し, 被曝を観察値から切り離すことの影響を考察した。 MTPアプローチはパラメトリックモデリングの仮定を最小化しながら、連続露光の効果の研究を容易にする。 10のモビリティ指標が選択され、covid-19のケースレートに影響されると思われる行動のいくつかの側面を捉えられた。 この結果は、各移動手段の2週間前の10万人あたりの新規感染者数と定義された。 一次分析では、機械学習アルゴリズムのスーパーラーナーアンサンブルを用いた最小損失ベース推定(TMLE)を対象とし、20人以上の共同設立者が郡の最近のケースレートと社会、経済、健康、人口統計の変数をキャプチャした。 また,非調整分析も実施した。 ほとんどの週において、調整されていない分析は、モビリティ指標とケースレートのその後の成長の強い関係を示唆した。 しかし、共同設立調整後、いずれの指標もモビリティを低下させるために仮説シフト後の一貫した関連を示さなかった。 識別可能性に関する懸念は、この分析において因果的主張を行う能力を制限するが、MPPは連続曝露の効果を研究するための強力で未利用のツールである。

関連論文リスト

• Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach [61.04606493712002]
  誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。 既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。 本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:22:56Z)
• The adoption of non-pharmaceutical interventions and the role of digital infrastructure during the COVID-19 Pandemic in Colombia, Ecuador, and El Salvador [0.0]
  コロンビア、エクアドル、エルサルバドルでのCOVID-19パンデミックの第1波におけるNPI付着の要因について検討した。 モビリティ低下とデジタルインフラストラクチャの品質との間には,大きな相関関係がある。 モビリティ低下とデジタルインフラストラクチャの品質の関連性は、NPIの制約のピーク時に強くなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-24T13:15:17Z)
• Causal Analysis and Prediction of Human Mobility in the U.S. during the COVID-19 Pandemic [0.0]
  米国における新型コロナウイルスの感染拡大以来、ほとんどの州は旅行制限を強制しており、移動度は大幅に低下している。 本研究は、このパンデミックの間、米国における人間の移動と旅行に最も影響を及ぼす要因を決定・分析する分析枠組みを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T05:15:12Z)
• Influence of Mobility Restrictions on Transmission of COVID-19 in the state of Maryland -- the USA [0.0]
  新型コロナウイルスは2020年1月に米国で初めて検出された。 3月中旬の感染拡大を抑制するため、各州はSAH命令を発令した。 ウイルス感染の減少に対する移動性に対する規制の影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T22:15:40Z)
• Twitter Subjective Well-Being Indicator During COVID-19 Pandemic: A Cross-Country Comparative Study [0.0]
  本研究は、日本とイタリアのTwitterデータ指標を用いて、新型コロナウイルスのパンデミックが主観的幸福感に与える影響を分析した。 全体として、主観的な幸福感はイタリアでは11.7%、日本では8.3%減少し、2020年の最初の9ヶ月は2019年の最後の2ヶ月と比較して減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T15:51:53Z)
• Impact of Interventional Policies Including Vaccine on Covid-19 Propagation and Socio-Economic Factors [0.7874708385247353]
  本研究の目的は、新型コロナウイルスの伝播と社会経済的影響をモデル化、予測、シミュレーションするための予測分析フレームワークを提供することである。 私たちは最近ローンチしたオープンソースのCOVID-19ビッグデータプラットフォームを活用し、公開研究を使用して潜在的に関連する変数を見つけました。 先進的な機械学習パイプラインは、現代的な機械学習アーキテクチャにデプロイされた自己進化モデルを用いて開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-11T15:08:07Z)
• STELAR: Spatio-temporal Tensor Factorization with Latent Epidemiological Regularization [76.57716281104938]
  我々は,多くの地域の流行傾向を同時に予測するテンソル法を開発した。 stelarは離散時間差分方程式のシステムを通じて潜在時間正規化を組み込むことで長期予測を可能にする。 我々は、カウンティレベルと州レベルのCOVID-19データの両方を用いて実験を行い、このモデルが流行の興味深い潜伏パターンを識別できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T21:21:47Z)
• Steering a Historical Disease Forecasting Model Under a Pandemic: Case of Flu and COVID-19 [75.99038202534628]
  我々は、インフルエンザとCOVID-19が共存する新しいシナリオに、歴史的疾患予測モデルを「操る」ことができる神経伝達学習アーキテクチャであるCALI-Netを提案する。 我々の実験は、現在のパンデミックに歴史的予測モデルを適用することに成功していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T22:35:43Z)
• 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)
• When and How to Lift the Lockdown? Global COVID-19 Scenario Analysis and Policy Assessment using Compartmental Gaussian Processes [111.69190108272133]
  新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な感染拡大を受け、多くの国が前例のないロックダウン措置を講じている。 さまざまなロックダウンポリシーシナリオの下で、新型コロナウイルスの死亡率を予測するデータ駆動モデルが不可欠だ。 本稿では,グローバルな状況下での新型コロナウイルスロックダウンポリシーの効果を予測するためのベイズモデルを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T18:21:50Z)
• Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of Potential Outcomes and Causal Effects [61.03579766573421]
  代替薬に対する患者一人の反応など,個人レベルの因果効果の推定について検討した。 我々は,表現の誘導的処理群距離を正規化することにより,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。 これらのアルゴリズムを拡張して、重み付き表現を同時に学習し、治療群距離をさらに削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T10:16:33Z)

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。