JPH JMIR公共卫生监测 JMIR公共卫生和监视 2369 - 2960 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v6i2e19218 32301734 10.2196/19218 原始论文 原始论文 监管和信任:对25个欧洲国家COVID-19死亡率的3个月随访研究 桑切斯 特拉维斯 巴拉米 穆罕默德·阿明 Basch 科里 Oksanen 信息技术 DrSocSci 1
坦佩雷大学 Kalevantie 5社会科学学院 坦佩雷,33014 芬兰 358 503187279 atte.oksanen@tuni.fi
https://orcid.org/0000-0003-4143-5580
Kaakinen 马库斯 DrSocSci 2 https://orcid.org/0000-0002-7067-1665 Latikka 丽塔 MSocSci 1 https://orcid.org/0000-0003-3798-0017 Savolainen Iina 摩根士丹利资本国际(MSci) 1 https://orcid.org/0000-0002-8811-965X Savela 尼娜 MSocSci 1 https://orcid.org/0000-0002-7042-6889 Koivula 阿基 DrSocSci 3. https://orcid.org/0000-0002-8453-0863
坦佩雷大学 坦佩雷 芬兰 赫尔辛基大学 赫尔辛基 芬兰 图尔库大学 图尔库 芬兰 通讯作者:Atte Oksanen atte.oksanen@tuni.fi Apr-Jun 2020 24 4 2020 6 2 e19218 8 4 2020 14 4 2020 15 4 2020 16 4 2020 ©Atte Oksanen, Markus Kaakinen, Rita Latikka, Iina Savolainen, Nina Savela, Aki Koivula。原载于JMIR公共卫生与监测(http://publichealth.www.mybigtv.com), 2020年4月24日。 2020

这是一篇根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布的开放获取文章,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用了首次发表在JMIR公共卫生和监测上的原创作品。必须包括完整的书目信息,http://publichealth.www.mybigtv.com上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。

背景

2019冠状病毒病(COVID-19)的爆发在2020年极大地改变了社会。自2月底以来,欧洲受到COVID-19的打击尤其严重,但各国在病毒传播和遏制病毒的措施方面存在重大差异。制度信任等社会心理因素对于了解疫情的发展可能很重要。

客观的

本研究的目的是通过分析解释疾病传播的社会风险因素、限制和控制措施以及制度信任,研究欧洲COVID-19死亡率的国家差异。

方法

本研究基于25个欧洲国家(N=47,802)的欧洲社会调查数据的背景分析。多水平混合效应线性回归模型集中在COVID-19流行的84天(2020年1月22日至4月14日),并对COVID-19每日死亡率进行建模。分析的重点是每个国家的社会关系、限制和制度信任的影响。

结果

COVID-19疫情在世界各地迅速传播,但研究结果显示,各国在COVID-19死亡率方面存在显著差异。感知社交能力预示着更高的COVID-19死亡率。这25个国家在对危机的反应时间上存在重大差异。对危机的后期反应预测了更晚的死亡数字。机构信任与COVID-19死亡率较低有关。

结论

分析表明,社会和社会心理因素在COVID-19疫情传播中的重要性。通过从多个角度考虑,这项研究表明,欧洲国家之间的差异很大,这将对各国在未来几个月如何应对持续的危机产生影响。结果表明及时限制和与人合作的重要性。

死亡率 传染病 社交能力 信任 预防 欧洲
简介

导致冠状病毒病(COVID-19)的新型冠状病毒(严重急性呼吸综合征[SARS]冠状病毒2)在全球爆发,在2020年前3个月迅速改变了社会。2019年12月,中国湖北省会武汉首次报告了COVID-19 [ 1].作为对更广泛的疾病威胁的回应,中国于2020年1月23日限制进出武汉,但欧洲已经在1月在法国(2020年1月24日)和芬兰(2020年1月26日)等国家检测到该病毒[ 2].目前,尚不清楚在不同国家开始应对疫情之前,欧洲有多长时间出现了COVID-19活跃病例。2020年2月15日,亚洲以外首例COVID-19死亡病例发生在法国。在意大利,感染人数在2月的最后一周开始迅速上升。 3.].在2020年3月期间,几乎所有欧洲国家都采取了至少一些限制措施,以防止病毒进一步不受控制地传播。

COVID-19讨论和研究的重点大多集中在流行病学因素上。繁殖数(R0)被认为比SARS高。在最近的一项回顾研究中,平均R0为3.28,中位数为2.79 [ 4].新型冠状病毒的病毒脱落时间也很长(幸存者中位数为20天),非幸存者平均在发病18-19天后死亡[ 5 6].中国最近报告的病死率和感染病死率分别为3.67%和0.66% [ 6].在欧洲,还没有做出类似的估计,但在意大利伦巴第等一些地区,COVID-19死亡率特别高。数据显示,欧洲国家在COVID-19的传播和死亡率方面存在主要差异,但疾病传播和随后的死亡率背后的原因仍然部分无法解释。不同国家应对疫情的速度也不同,这为我们调查与COVID-19传播相关的社会和心理因素提供了切入点。社会科学的视角可以帮助我们了解COVID-19的死亡率。

社会因素在流行病中很重要,应始终在其生态背景下加以理解[ 7].这意味着,例如,社会活动对病毒的传播有影响。欧洲国家的人口密度差异很大,人们每天的社会接触和互动数量也存在差异。此外,人们在与亲密朋友和其他人互动时所保持的物理距离也存在着重大的文化差异。 8].例如,与北欧和亚洲等非接触文化相比,南欧国家传统上被认为是接触文化。 8- 10].在流行病期间,人们之间的身体和社会亲密度都是解释疾病传播的因素。

解释病毒传播的另一个重要社会因素是信任。对机构和他人的信任被认为是社会福祉和整体运作的重要因素[ 11 12].制度信任可以是流行病管理和预防的关键部分,因为对公共系统和卫生保健系统等当局的信任会影响人们如何使用服务和遵守指示[ 13].在恐怖袭击、自然灾害或流行病等破坏性事件发生后,对机构的信任变得非常重要[ 14 15].以往疫情的研究证据表明,在2014-2016年利比里亚和刚果爆发的埃博拉病毒疾病中,对政府信任较低的人不太可能采取预防措施[ 16 17].2002至2004年香港爆发沙士期间亦有类似的发现[ 18].在英国猪流感流行期间,对当局的高度信任也与实施回避行为有关[ 19].

此前已有数十项研究表明,国家之间在制度信任方面存在显著差异,这使其成为需要考虑的基本社会因素[ 20. 21].北欧国家(芬兰、丹麦、冰岛、挪威、瑞典)对国家机构的信任度通常最高,这些国家在全球不同的福利统计数据中也排名靠前[ 22].在欧洲的其他地方,制度信任水平很低,尤其是东欧国家,但在意大利等南欧国家也是如此。 23 24].制度信任的决定因素在欧洲不同地区有所不同,但政治和政府实体的响应能力明显不足,往往导致公众的信任程度较低。在中东欧地区,老年人和妇女对政治机构表现出更强的信任,而在受教育程度较高的人群中,对政治机构的信任度较低。 25].在意大利和西班牙等南欧国家,社会化经验在很大程度上与较低的制度信任有关,对政治制度的态度深深植根于文化遗产[ 26].换句话说,在那些以接触文化为特征的国家,制度信任最低。在欧洲,社会关系密切和对当局缺乏信任的结合可能是致命的,至少对老年人是如此。

本研究的目的是通过分析可能解释疾病传播的社会风险因素、限制和控制措施以及制度信任,研究欧洲COVID-19死亡率的国家差异。我们希望发现社会差异,特别是在应对这种危机情况的能力方面。

方法 数据源

这项研究基于对25个欧洲国家(N= 47802)的欧洲社会调查(ESS)数据的分析。数据来自2016年(ESS8),但保加利亚、塞浦路斯和斯洛伐克的数据来自2012年(ESS6),丹麦的数据来自2014年(ESS4)。公众可于ESS网站[ 27].欧共体统计局和世界银行提供了更多的国家资料。COVID-19死亡率和发病率数据来自约翰霍普金斯大学冠状病毒资源中心建立的数据库[ 28].本文的数据于2020年4月15日更新。国家限制来自国家和部委的官方网站,以及为提供COVID-19更新而创建的其他相关网页。

道德规范与开放数据

ESS数据可在ESS网站上公开获取和下载。他们在知情同意的基础上收集自我报告的数据,并签署《国际统计学会职业道德宣言》。所有ESS调查都经过了ESS欧洲研究基础设施联盟研究伦理委员会的伦理审查[ 29].我们的分析侧重于创建国家层面的信息,没有使用个人层面的观察结果。其他使用过的数据也可以公开获取。所有数据和代码均可通过开放科学框架[ 30.].

措施

收集了25个欧洲国家的COVID-19死亡率和发病率时间序列数据,涵盖COVID-19流行的84天(2020年1月22日至4月14日)。也收集了发病率,但仅作为对照,因为各国的检测率差异很大。因此,死亡率数据提供了关于2020年2月至4月疫情传播的更准确信息。

关于国家限制的信息包括国家禁令或限制。这些措施包括禁止公共活动、宵禁、关闭边境、限制餐馆经营和小学接触教学。公共活动、宵禁或未经许可的外出活动从第一次全国性限制生效之日起开始审查和实施。国家边境关闭的决定从该国所有边境关闭之日开始。对餐馆经营和小学接触教学的限制是从至少部分国家限制生效之日起计算的。各国限制的具体内容和准确性各不相同。

一般国家信息包括人口规模、人口密度(每平方公里人口)、老年抚养比(即65岁或65岁以上人口的比例)、性别比例、出生时预期寿命、卫生保健支出(每个居民欧元)和每年的游客人数。自我报告的国家信息包括感知的社交能力、家庭规模、老年人与孩子生活在一起的比例以及感知的制度信任。

认为社交能力用一个问题来衡量:“与同龄人相比,你多久参加一次社交活动。”给出的答案是1,“比大多数人少得多”,2,“比大多数人少”,3,“差不多”,4,“比大多数人多”,5,“比大多数人多得多”。 家庭规模是基于受访者关于他们的家庭中有多少人定期居住的信息。 老年人和孩子住在一起的比例该调查是根据65岁以上的受访者目前是否与孩子生活在同一个家庭来计算的。 制度信任衡量标准是受访者对五个机构的信任程度,即议会、政治家、政党、警察和法律制度。受访者被问及他们个人对这些机构的信任程度,从0到10,0表示完全不信任,10表示完全信任。该测量的可靠性良好,Cronbach alpha范围为0.82至0.92。在分析中,对于一个说明性的地图,机构信任被分为非常低(19或更少)、低(20-22)、高(23-29)和非常高(30或更多),而对于随机效应回归模型,基于中位数,机构信任被分为低(小于23)和高(23或更多)。

统计技术

所有统计分析均采用Stata 16软件(StataCorp)进行。采用多水平混合效应线性回归模型分析了欧洲COVID-19流行期间的每日COVID-19死亡率。在多水平模型中,因变量为平方根变换的每日死亡率计数。这一统计是基于每个国家对COVID-19死亡病例的每日随访,从第一例确诊感染开始,到2020年4月14日结束。这导致不同国家的随访时间不同(从法国的82天到塞浦路斯的37天)。

为了评估每日死亡率计数与我们的主要理论变量之间的关系,我们进行了三个单独的模型:模型1包括感知社交性,模型2包括国家限制的时间,模型3包括机构信任作为一个自变量。所有模型都控制了以下国家间因素:平均家庭规模、人口、人口密度、老年抚养比、出生时预期寿命、人均医疗保健支出、高游客到达率(基于中位数的虚拟变量)以及每个国家的随访期长度。此外,我们的模型还将时间作为国内死亡率的预测因素。我们随访期的终点(2020年4月14日)被编码为我们时间变量的零点。在该国后续期间的第一天之前,前几天的数值由高到低为负值。因此,时间被用来估计流行病期间国内死亡率的变化,而国家间变量估计国家死亡率的差异。除时间和高客流量假变量外,所有自变量均以均值为中心加入回归模型。

所有模型均采用最大似然估计。我们估计了对国内聚类具有鲁棒性的Huber-White标准误差,并对残差进行了建模,以解释纵向数据的自相关误差结构。模型包括时间的随机截距和随机斜率,协方差为非结构化。我们报告了回归系数和相应的95%置信区间和 P我们模型中固定部分的值,以及随机效应95%置信区间的标准偏差。

用随机效应模型分析了第一例COVID-19死亡前后的COVID-19死亡率进展,以解释国家一级的聚类。我们对第一例COVID-19死亡(时间=0)后,低机构信任和高机构信任的每日死亡人数(截止点中值23)进行了建模,将其用作参考类别。然后,我们分析了反应较晚(在第一例COVID-19死亡后实施限制)和反应较早(在第一例COVID-19死亡前实施限制)的国家。在这两项分析中,每个时间点(天)都允许有一个单独的COVID-19死亡率值系数(以死亡人数/百万人表示)。模型以数字形式呈现,并根据人口密度、性别、老年比例、65岁以上有子女的老人比例、预期寿命和游客人数进行了调整。模型包括国家限制作为每日变化的假人(0=无对照,1=对照)。

结果

25个欧洲国家的描述性统计数据见 表1.COVID-19疫情在世界各地迅速传播,但我们的研究结果显示,各国之间存在显著差异。到4月14日为止,欧洲受影响最大的国家是意大利、西班牙和法国(见 表2).所有这些国家实施国家限制措施的时间也都非常晚。例如,意大利在第一例COVID-19事件发生近两周后实施了全国限制措施(见《世界卫生组织报告》) 图1).法国2月份已经有1例死亡病例,是全国反应最慢的国家。在这些日子里,病毒很有可能在人群中迅速传播,这就解释了后来的死亡率数字。

选取25个欧洲国家进行分析的描述性统计。

国家 人口密度(每平方公里人口) 老年抚养比,% 男,% 家庭平均人数n 与子女生活在一起的老年人(≥65岁)% 出生时预期寿命(年) 卫生保健支出/居民(欧元) 旅游人数(百万),n 认为社交能力 制度信任
奥地利 107 28.2 49.2 2.2 6.7 81.8 4248.0 30.8 2.9 25.8
比利时 375 29.5 49.3 2.9 9.6 81.7 3744.0 9.1 2.7 24.6
保加利亚 64 33.2 48.5 2.6 16.1 75.0 556.0 9.3 2.8 10.8
塞浦路斯 94 23.8 48.8 2.8 14.1 82.9 1474.0 3.9 2.4 17.9
Czechia 138 30.4 49.2 2.3 4.6 79.1 1193.0 10.6 2.6 22.2
丹麦 138 30.6 49.8 2.6 2.6 81.0 5014.0 12.7 2.9 30.7
爱沙尼亚 30. 31.0 47.2 2.5 14.3 78.5 1072.0 3.2 2.5 24.0
芬兰 18 35.1 49.4 2.4 6.1 81.8 3727.0 3.2 2.7 30.6
法国 106 32.5 48.3 2.2 4.2 82.9 3847.0 89.3 2.9 21.0
德国 235 33.2 49.3 2.6 6.3 81.0 4271.0 38.9 2.7 26.2
匈牙利 107 29.3 47.8 2.4 11.9 76.2 853.0 17.6 2.5 23.1
冰岛 4 21.3 51.2 3.0 12.1 82.9 4539.0 2.3 2.9 27.3
爱尔兰 71 21.6 49.5 2.6 12.3 82.3 4242.0 10.9 2.7 23.1
意大利 203 35.7 48.7 2.7 14.5 83.4 2475.0 61.6 2.9 18.1
立陶宛 45 30.4 46.4 2.4 10.5 76.0 899.0 2.8 2.6 21.1
荷兰 504 29.5 49.7 2.4 2.3 81.9 4274.0 18.8 2.8 28.2
挪威 17 26.4 50.4 2.6 4.0 82.8 6730.0 5.7 2.9 32.3
波兰 124 26.4 48.4 3.1 27.9 77.7 731.0 19.6 2.6 17.6
葡萄牙 113 33.9 47.2 2.6 15.8 81.5 1632.0 16.2 2.6 18.8
斯洛伐克 112 23.5 48.8 2.8 20.3 77.4 1061.0 2.3 2.4 15.8
斯洛文尼亚 103 30.5 49.9 3.2 31.1 81.5 1657.0 4.4 2.7 17.6
西班牙 93 29.5 48.6 3.0 28.3 83.5 2159.0 82.8 2.7 18.8
瑞典 25 31.9 50.3 2.5 2.8 75.9 5123.0 7.4 2.9 28.0
瑞士 214 27.8 49.6 2.8 5.7 83.8 8841.0 10.4 2.8 30.0
联合王国 274 28.9 49.4 2.3 5.6 81.3 3566.0 36.3 2.7 24.4

关于25个欧洲国家冠状病毒疾病死亡率和开始国家限制的描述性统计。

国家 死亡,n 死亡人数/ 100万居民 国家限制
公共活动 宵禁 陆地边界 餐厅 学校
奥地利 384 43 3月10日 3月16日 3月14日 3月16日 3月16日
比利时 4157 361 3月10日 3月17日 3月20日 3月14日 3月16日
保加利亚 35 5 3月13日 3月21日 3月20日 3月13日 3月3日
塞浦路斯 12 14 3月3日 3月24日 3月15日 3月16日 3月11日
Czechia 161 15 3月13日 3月16日 3月16日 3月14日 3月13日
丹麦 299 51 3月11日 N/A一个 3月14日 3月18日 3月16日
爱沙尼亚 31 23 3月3日 N/A 3月17日 N/A 3月13日
芬兰 64 12 3月13日 N/A 3月19日 3月30日 3月18日
法国 15729年 235 3月9日 3月23日 3月17日 3月15日 3月16日
德国 3294 40 3月9日 N/A 3月16日 3月20日 3月13日
匈牙利 122 12 3月11日 3月28日 3月17日 3月17日 3月16日
冰岛 8 22 3月16日 N/A N/A N/A 3月16日
爱尔兰 406 83 3月12日 N/A N/A 3月22日 3月13日
意大利 21067年 349 3月9日 3月9日 3月9日 3月21日 3月5日
立陶宛 29 10 3月13日 N/A 3月16日 3月16日 3月12日
荷兰 2945 170 3月12日 N/A 3月17日 3月15日 3月16日
挪威 139 26 3月12日 N/A 3月16日 3月12日 3月12日
波兰 263 7 3月14日 N/A 3月15日 3月14日 3月12日
葡萄牙 567 55 3月20日 N/A N/A 3月22日 3月16日
斯洛伐克 2 0 3月10日 N/A N/A N/A 3月9日
斯洛文尼亚 56 27 3月16日 N/A N/A 3月16日 3月16日
西班牙 18056年 385 N/A N/A N/A 3月15日 3月12日
瑞典 1033 101 N/A N/A N/A N/A 3月17日
瑞士 1174 137 2月28日 N/A 3月17日 3月16日 3月13日
联合王国 12107年 182 3月16日 3月23日 N/A 3月20日 3月20日

一个N/A:不适用。

在(-)或(+)第一例COVID-19死亡(天)之前或之后实施的第一次国家限制。

我们的多水平线性回归模型分析了25个国家的每日死亡率( 表3而且 4).在所有模型中,时间的固定效应都是死亡率的重要预测因子,表明危机期间死亡人数呈上升趋势。然而,根据我们模型的随机部分,这一趋势在国家之间存在差异。除了国家内部的变化,我们发现国家之间的因素显著预测死亡率。模型1表明,感知的社交性预测较高的日死亡率。模型2显示,较晚的限制措施与COVID-19死亡人数较高有关。模型3显示,机构信任与每日COVID-19死亡数字呈负相关。在我们的控制变量中,人口密度、出生时预期寿命、人均医疗保健支出、高游客到达率和随访期长度与每日死亡率呈正相关,但这些关联的意义在模型之间有所不同。

多水平混合效应线性回归模型预测25个欧洲国家的每日COVID-19死亡率(固定部分)。

变量 模型1 模型2 模型3
b 95%可信区间 P价值 b 95%可信区间 P价值 b 95%可信区间 P价值
常数 6.81 4.05 - -9.56 <措施 5.75 3.15 - -8.34 <措施 5.29 2.67 - -7.90 <措施
国家内部的影响
时间 0.16 0.11 - -0.22 <措施 0.16 0.10 - -0.22 <措施 0.16 0.10 - -0.22 <措施
国家的影响
认为社交能力 7.04 0.25 - -13.83 .04点 N/A一个 N/A N/A N/A N/A N/A
首例死亡后的国家限制 N/A N/A N/A 2.55 1.08 - -4.02 措施 N/A N/A N/A
制度信任 N/A N/A N/A N/A N/A N/A -0.42 -0.65到-0.19 <措施
人口 0.02 -0.03到0.08 0.02 -0.03到0.07 -0.02 -0.08到0.05 .60
人口密度 0.00 0.00 - -0.01 .04点 0.00 0.00 - -0.01 .20 0.00 0.00 - -0.01 .048
老年抚养比率 -0.04 -0.29到0.20 0.03 -0.20到0.26 .80 -0.04 -0.26 - 0.18
国家家庭平均人数 0.96 -1.00到2.92 0.98 -0.94到2.91 -0.55 -2.45到1.35 .57
出生时预期寿命 0.27 -0.01至0.54 06 0.37 0.14 - -0.59 .002 0.29 0.05 - -0.52 02
居民人均保健支出 -0.60 -1.28 - 0.07 。08 -0.25 -0.59 - 0.08 .14点 0.46 0.03 - -0.88 03
游客人数高 0.65 -0.62到1.93 1.11 -0.10到2.33 07 2.12 0.40 - -3.83 02
随访时间长短 0.13 0.06 - -0.20 措施 0.12 0.05 - -0.19 措施 0.19 0.12 - -0.26 <措施

一个N/A:不适用。

多水平混合效应线性回归模型预测了25个欧洲国家的每日COVID-19死亡率(随机部分)。

变量 模型1 模型2 模型3
SD 95%可信区间 SD 95%可信区间 SD 95%可信区间
时间 0.10 0.07 - -0.15 0.10 0.07 - -0.15 0.11 0.07 - -0.15
常数 3.58 2.55 - -5.00 3.60 2.61 - -4.97 3.59 2.59 - -4.97

最后一部分分析着重于制度信任和反应时间的作用。 图2显示了欧洲地图,以及所分析的25个国家中每百万居民的平均死亡人数,这些国家根据其制度信任程度分为四个国家组。该地图显示,与高度信任的国家相比,那些低制度信任的国家平均每百万居民死亡人数更多。我们使用随机效应回归模型分析了低与高感知制度信任的国家之间的差异。 图3显示了在低信任国家和高信任国家出现首例COVID-19死亡病例后的发展情况。两曲线间无统计学差异。两条曲线均表明首例COVID-19死亡病例2周后死亡率上升,两者之间无统计学差异。 图4显示反应较晚和反应较早国家的每百万居民死亡人数。我们可以看到,在第一次国家限制后的24天内,每天的死亡人数是如何变化的,曲线之间在统计上存在显著差异。在那些反应较晚的国家,死亡率的增长比反应较早的国家更快。例如,在第一例COVID-19死亡后23天,反应较晚的国家(4.56例死亡/万,95% CI 3.34-5.78)的死亡人数是反应较早的国家(1.83例死亡/万,95% CI 1.02-2.65)的2.5倍。

按国家机构信任程度分列的每百万居民平均死亡人数。

在低信任和高信任国家,首例COVID-19死亡后的每日死亡人数。COVID-19:冠状病毒病

在反应较晚和反应较早的国家,第一例COVID-19死亡后的每日死亡人数。COVID-19:冠状病毒病

讨论

本研究的出发点是观察到的COVID-19死亡率的主要国家差异以及相关的社会和文化差异,以及不同社会中的人们在当前危机局势下的行为方式。我们分析了可能解释COVID-19传播的社会风险因素、限制和控制措施以及制度信任,试图了解普遍的国家差异。

我们的分析表明,人们对这一全球流行病的反应存在重大差异。我们能够证明死亡率与所研究的社会因素显著相关。即使在调整了一些控制因素后,感知的社交能力也与COVID-19的更高死亡率有关。这对于理解为什么这种病毒能够在意大利等人口密集的国家传播得如此之快可能很重要。研究结果还反映了之前的跨文化研究结果,即与许多其他欧洲国家的人相比,意大利人和西班牙人的社交、个人和亲密距离更小。 8].这些国家也有很强的代际联系,这也许可以解释为什么这么多老年人生病。 31].

然而,我们分析的关键点之一是,COVID-19的死亡率与社会进程有关。我们发现各国对COVID-19疫情的反应速度存在重大差异。与中国相比,欧洲国家有时间做出反应,但国家限制措施出台得较晚。目前受疫情打击最严重的国家也是全国反应最慢的国家,最显著的是意大利、西班牙和法国。我们的模型显示,国家限制措施越晚,死亡人数就越高。尽管欧洲联盟提供了团结,但欧洲国家并没有共同努力应对新出现的疾病威胁,条例进展缓慢,一次只采取一步。在实施这些限制措施方面也出现了延误。一些国家也采取了不同的战略来应对COVID-19疫情。例如,在斯堪的纳维亚半岛,瑞典采取的限制措施比丹麦、芬兰和挪威要少。在撰写本文时,瑞典的人均死亡人数也较高。 This example shows that even within similar neighboring countries national precautions to COVID-19 have been different.

我们能够在分析中证明,制度信任是一个保护性因素。这与之前的研究一致,即机构信任度较高的人更有可能遵循卫生当局提出的建议和指引[ 16 17].在我们的分析中,低信任国家和高信任国家的COVID-19死亡数字变化不同。值得注意的是,一些信任度较低的国家,如意大利、西班牙和法国,不仅出台限制措施的时间较晚,而且后来不得不出台更严厉的措施,比如宵禁,因为人们根本没有遵守不要相互交往的建议。尽管采取了强硬措施,但这些国家也不得不制裁不听话的公民。例如,意大利内政部报告说,有超过10万人因违反宵禁而被警方抓获[ 32].

流行病学家对解释流行病的社会和社会心理因素不一定给予足够的重视。虽然以前也发生过病毒流行,但COVID-19引发的危机造成了独特的全球形势,表明以往的流行病(如SARS和中东呼吸综合征)在各国应对这一疾病方面的准备是多么糟糕[ 33].与其他流行病相比,COVID-19疫情的独特之处在于病毒的迅速传播,以及为防止人与人之间的身体接触和亲密接触而实施的异常严格的限制。由于欧洲国家普遍依赖个人自由和民主,很难完全封闭和关闭社会。了解不同社会如何处理危机局势变得至关重要。这在文献中通常反映为社会弹性,而制度信任是其中的重要组成部分[ 14].由于危机还没有结束,以后的发展将揭示制度信任最终在更广泛的图景中发挥了什么样的作用,这还涉及到与人与人之间的社会接触有关的因素,以及社会内部适时施加的限制。我们的分析仅限于相对较短的随访时间,并且无法控制所有可能涉及的因素。我们还希望指出,各国之间存在差异。例如,高信任度国家采取了不同的社会战略来应对COVID-19危机。今后的研究应继续在调查世界范围内的流行病时使用社会科学证据。

缩写 新型冠状病毒肺炎

冠状病毒病

ESS

欧洲社会调查

R0

生育数量

“非典”

严重急性呼吸系统综合症

AO参与了概念化(主导)、数据管理(支持)、形式分析(同等)、调查(主导)、方法论(同等)、项目管理(主导)、监督(主导)、可视化(主导)和撰写原始草案(主导)。MK在概念化(平等)、数据整理(平等)、形式分析(平等)、调查(平等)、方法论(平等)、撰写初稿(支持)、审查和编辑初稿(平等)等方面做出了贡献。RL参与了概念化(支持)、数据管理(平等)、调查(平等)、撰写初稿(支持)、审查和编辑初稿(平等)。IS参与了概念化(支持)、数据整理(平等)、调查(平等)、撰写初稿(支持)、审查和编辑初稿(平等)。NS在概念化(支持)、形式化分析(支持)、调查(支持)、可视化(平等)、撰写原稿(支持)、审查和编辑草案(平等)等方面做出了贡献。AK在概念化(平等)、数据整理(平等)、形式分析(平等)、调查(平等)、方法论(平等)、撰写初稿(支持)、审查和编辑初稿(平等)等方面都有贡献。

没有宣布。

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