COVID-19에 대한 격리, 검역 및 거리두기 최적화 연구(최적화)

기준선 및 후속 설문지의 데이터를 사용하여 연구원은 다음과 같은 의도하지 않은 결과를 평가하기 위해 개인 변수와 복합 변수를 모두 계산합니다.

• COVID-19 기간 동안 실직
• COVID-19 기간 동안 소득 감소
• COVID-19 기간 동안 학교 교육 또는 교육 중단
• COVID-19 기간 동안 업무 생산성 저하
• 다른 사람을 돌봐야 하는 책임의 변화
• COVID-19 기간 동안 의료 이용 감소
• COVID-19 기간 동안 알코올(빈도 또는 양) 및 기타 약물 소비 증가
• COVID-19 기간 동안 정신 건강 또는 개인 웰빙의 변화
• COVID-19 기간 동안 사회적 연결성 증가 위의 응답에는 척도가 적용되지 않습니다. 응답 옵션이 있습니다.
• 불안(GAD 척도 사용: https://patient.info/doctor/generalised-anxiety-disorderassessment-gad-7)은 설문지의 응답 섹션입니다.

설문지 참가자는 하루에 연락처 수를 지정하는 것을 포함하여 완료하도록 요청받으며 시간은 소셜 네트워크 데이터의 대조를 허용합니다.

일일 일기(회고적 및 미래적)의 데이터를 사용하여 연구원은 다음을 계산합니다.

• 하루 접촉 수
• 활동 유형별 연락처 수
• 하루에 각 유형의 활동을 수행하는 데 소요된 시간
• 증상 발현부터 자가격리까지의 시간
• 증상 발현부터 진단 테스트 접근까지의 시간
• 검사접수부터 결과접수(진단)까지의 시간
• 결과접수(진단)부터 접촉자 추적팀 연락까지의 시간 A척도 미사용.

설문지에 대한 참가자 응답, 포커스 그룹 토론은 이진 측정기로 사용됩니다. 연구자들은 척도를 사용하지 않을 것이며 보고 형식은 다음과 같습니다.

• 격리, 검역 및 물리적 거리두기 요구 사항에 관한 정부 지침에 대한 정확한 지식을 보고한 참가자의 수 및 % - 이항 결과(예/아니요) 및 결합된 지식 점수로 계산됨
• 정부에서 권고하는 COVID-19 예방 조치를 사용한다고 보고한 참가자 수 및 %. 예를 들어:
• 560/700(80%) 참가자가 손 소독제 및/또는 손 씻기를 정기적으로 사용한다고 보고했습니다.
• 참가자의 680/700(97%)이 내가 할 수 있는 한 물리적 거리두기 규칙을 적용한다고 보고합니다(예: 타인과 1.5미터 거리두기, 악수 금지)
• SARS-CoV-2 감염 검사를 받은 COVID-19 관련 증상을 보고한 참가자의 수와 비율 및 이러한 검사 결과

연구원은 준수 결과, 사회적 접촉 및 일기 및 질문자의 전송 결과 데이터를 주요 분석에 통합합니다. 단면 소셜 네트워크 모델, 구조 방정식 모델링 및 소셜 네트워크 분석.

연구원들은 COVID19 사례의 전송 역학, 사회적 접촉 및 혼합 패턴, 그들의 연락처 및 주요 취약 그룹에 관한 경험적 데이터를 사용하여 동적 전송 추정의 정확성과 적시성을 개선하기 위해 수학적 모델을 개발하고 개선할 것입니다.

연구자들은 사회적 접촉과 전파 결과를 사용하여 결정론적 구획 전염병 모델을 업데이트하여 호주에서 COVID-19의 확산에 대한 테스트 및 감시의 효과를 추정할 것입니다.

정부 권장 사항에 대한 정확한 지식이 있는 참가자 수/비율 및 권장되는 COVID-19 예방 조치를 사용하는 참가자 수/비율을 포함하되 이에 국한되지 않습니다. 연구자들은 a) 격리, b) 검역 및 c) 물리적 거리 두기의 참가자 그룹에 대한 준수 수준을 추정하기 위해 일련의 단면적 접근 방식을 사용하여 준수 결과를 분석할 것입니다.

연구자들은 비율의 카이 제곱 테스트를 사용하여 참가자 그룹 a) 격리, b) 검역에서 시간이 지남에 따라 준수의 변화를 평가할 것입니다. 연구자들은 비례 위험 테스트 또는 Cox 회귀와 같은 이벤트별 시간별 분석을 사용하여 참가자 그룹 c) 물리적 거리두기 시간 경과에 따른 정부 요구 사항 준수의 변화를 평가합니다.

연구원은 분석을 위해 개별 평가를 사용하지 않습니다.