論文の概要: The interaction of transmission intensity, mortality, and the economy: a
retrospective analysis of the COVID-19 pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00054v1
- Date: Mon, 31 Oct 2022 18:11:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 15:03:27.062132
- Title: The interaction of transmission intensity, mortality, and the economy: a
retrospective analysis of the COVID-19 pandemic
- Title（参考訳）: 感染強度、死亡率、経済の相互作用--COVID-19パンデミックの振り返り分析
- Authors: Christian Morgenstern, Daniel J. Laydon, Charles Whittaker, Swapnil
Mishra, David Haw, Samir Bhatt, Neil M. Ferguson
- Abstract要約: 我々は、2020年1月から2022年12月までのSARS-CoV-2パンデミックにおける、欧州25カ国における感染、死亡、経済の相互作用について検討した。
疾病感染の増大はグロス国内総生産(GDP)を減少させ、毎日の過剰死を増大させる。
本結果は,多種多様な対人インタラクションから重要な経済活動が発生するという直感的な現象を補強するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1083289076967895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has caused over 6.4 million registered deaths to date,
and has had a profound impact on economic activity. Here, we study the
interaction of transmission, mortality, and the economy during the SARS-CoV-2
pandemic from January 2020 to December 2022 across 25 European countries. We
adopt a Bayesian vector autoregressive model with both fixed and random
effects. We find that increases in disease transmission intensity decreases
Gross domestic product (GDP) and increases daily excess deaths, with a longer
lasting impact on excess deaths in comparison to GDP, which recovers more
rapidly. Broadly, our results reinforce the intuitive phenomenon that
significant economic activity arises from diverse person-to-person
interactions. We report on the effectiveness of non-pharmaceutical
interventions (NPIs) on transmission intensity, excess deaths and changes in
GDP, and resulting implications for policy makers. Our results highlight a
complex cost-benefit trade off from individual NPIs. For example, banning
international travel increases GDP however reduces excess deaths. We consider
country random effects and their associations with excess changes in GDP and
excess deaths. For example, more developed countries in Europe typically had
more cautious approaches to the COVID-19 pandemic, prioritising healthcare and
excess deaths over economic performance. Long term economic impairments are not
fully captured by our model, as well as long term disease effects (Long Covid).
Our results highlight that the impact of disease on a country is complex and
multifaceted, and simple heuristic conclusions to extract the best outcome from
the economy and disease burden are challenging.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックにより640万人以上が死亡し、経済活動に大きな影響を与えた。
ここでは,2020年1月から2022年12月までのsars-cov-2パンデミックにおける欧州25カ国間の感染・死亡・経済の相互作用について検討した。
固定効果とランダム効果の両方を持つベイズベクトル自己回帰モデルを採用する。
疾病感染強度の増加はグロス国内総生産(GDP)を減少させ,日量過剰死を増大させ,GDPと比較して死亡率に長期的影響を与えることが判明した。
概して,本研究は,多様な対人相互作用から生じる経済活動が,直観的な現象を裏付けるものである。
我々は,非医薬品介入(NPI)がトランスミッション強度,過剰死,GDPの変化および政策立案者に与える影響について報告する。
我々の結果は、個々のNPIからの複雑なコスト対利益のトレードオフを強調します。
例えば、国際旅行の禁止はGDPを増加させるが、過度の死亡を減らす。
我々は、国のランダム効果とGDPの過剰な変化と過剰な死との関連を考察する。
例えば、ヨーロッパの多くの先進国では、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対してより慎重なアプローチをとっており、医療を優先し、経済的なパフォーマンスよりも過度の死を優先している。
長期的経済障害は、我々のモデルだけでなく、長期的疾病効果(Long Covid)によって完全には捉えられていない。
我が国における疾病の影響は複雑で多面的であり、経済や疾病の負担から最良の結果を抽出するための単純なヒューリスティックな結論は困難である。
関連論文リスト
- First 100 days of pandemic; an interplay of pharmaceutical, behavioral
and digital interventions -- A study using agent based modeling [14.192977334409104]
我々は、現実的な薬品、行動、デジタル介入をシミュレートし、現実の政策導入における課題を反映する。
本分析の結果,パンデミックの進行過程を決定する上で,最初の100日間が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-09T19:38:59Z) - Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data [71.26355067309193]
2020年3月以降、新型コロナウイルスの感染者は6億人を超え、600万人以上が死亡している。
パンデミックはあらゆる面で人間の行動に影響を与え、変化をもたらした。
研究者は自然言語処理、コンピュータビジョン、音声信号処理、頻繁なパターンマイニング、機械学習といったビッグデータ技術を採用してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:19:26Z) - Why Interpretable Causal Inference is Important for High-Stakes Decision
Making for Critically Ill Patients and How To Do It [80.24494623756839]
重症心身障害患者に対する因果関係評価のための枠組みを提案する。
この枠組みは、脳の発作やその他の潜在的に有害な電気的事象が結果に与える影響に適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:03:35Z) - 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) - The COVID-19 pandemic: socioeconomic and health disparities [0.0]
社会経済的および健康関連変数は、最も影響を受ける上位5か国で死亡率を予測するために使用された。
我々のデータによると、人口統計や社会的不利益に関連する予測者は、新型コロナウイルスの死亡率100万と相関している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T15:01:17Z) - Utilizing Concept Drift for Measuring the Effectiveness of Policy
Interventions: The Case of the COVID-19 Pandemic [0.0]
我々は、機械学習を用いて、政策介入の有効性を測定するために、新しい方法で漂流検出手法を適用した。
欧米9か国と米国28か国で毎日の新型コロナウイルス感染者数にNPIが及ぼす影響を分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-04T09:28:39Z) - 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) - Cross-lingual Transfer Learning for COVID-19 Outbreak Alignment [90.12602012910465]
われわれは、Twitterを通じてイタリアの新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の早期流行を訓練し、他のいくつかの国に移る。
実験の結果,クロスカントリー予測において最大0.85のスピアマン相関が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T02:04:25Z) - A Deep Q-learning/genetic Algorithms Based Novel Methodology For
Optimizing Covid-19 Pandemic Government Actions [63.669642197519934]
我々はSEIR疫学モデルを用いて、人口の時間とともにウイルスウイルスの進化を表現している。
報酬システムにより、アクションのシーケンス(統合、自己同化、二メートル距離、制限を取らない)を評価する。
どちらの意味でも、パンデミックの悪影響を抑えるために政府が取るべき行動を発見する上で、我々の方法論が有効な手段であることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-15T17:17:45Z)
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。