2020年12月10日,

国家报告的数据低估了COVID-19社交距离的真实影响

量化减轻社会距离对COVID-19传播的影响，对于评估社会限制的有效性和为未来的卫生政策决策提供信息至关重要。虽然大多数研究在其模型中使用了政府的居家日期，但新的研究发现，在政府封锁之前的平均12天，个人实际上改变了自己的行为以应对COVID-19的出现。这低估了社会距离对控制病毒传播的影响。这项研究出现在美国预防医学杂志他还研究了社会人口统计变量，发现某些群体的个人行为可能在一定程度上解释了COVID-19对美国弱势群体的不成比例影响。

“对许多人来说,社会距离通讯作者Moustafa Abdalla博士解释说，他是美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院的博士。“然而，从历史上看，公共卫生行为因政府的命令而有很大的不同，特别是在社会人口方面。通过使用政府数据作为个人行为的替代物，我们忽略了采用社会距离实践的变化——正如我们所发现的，这可以部分解释在脆弱社区观察到的更高的疾病负担。我们不应该用政府的日期来简化个人或人口的行为。”

研究人员使用了来自42个州1124个县的手机数据，以量化COVID-19感染在一个州流行(定义为10例确诊病例)到个人开始改变其行为之间的时间，与政府发布居家令的日期相比较。通过对文献的系统回顾，以政府居家时间而非流动数据衡量，评估了社会距离对COVID-19感染的影响的低估程度。社会人口统计变量的机器学习模型被用来解释县级社会距离延迟的变化。

在所有42个州的留在宿舍订单中，个人开始在政府锁定前花更多的时间在家里，并在锁定被锁定后继续留在家里。个人开始在Covid-19在本地普遍存在后的五天中位于中位数。总的来说，人们在州命令之前12天开始在社交距离。研究人员注意到，只有政府数据的研究发现，与日常病例数量的社会偏差有关的10.2％，而使用流动性数据减少18.6％;政府数据仅捕获了社会疏散订单的真正影响的55％。

COVID-19大流行突出并加剧了美国存在的许多健康差异。研究人员观察了43个社会人口统计变量，发现其中23个与个人社交距离行为的延迟显著相关。那些受教育程度较低、少数族裔人口较多、非英语使用者较多的郡县，与社交距离延迟的关系最为密切。研究人员假设，这些发现可以部分解释这些脆弱社区中观察到的较高病例负担和死亡率。对社会距离犹豫不决的原因可能与对科学的不信任、较低的医学素养或缺乏非英语语言的教育资源有关，但还需要进一步的研究。

研究人员观察到，他们的研究表明，施加或取消社会限制的决定可能部分基于之前的社会距离效能模型，这些模型没有恰当地解释之前的测试能力或社会流动性政府干预措施。阿卜杜拉博士评论说:“未来关于社交距离影响的调查不应该仅仅依赖于政策时间点，而是应该考虑到以前的意识和行动。”