Policy responses to COVID-19, particularly those related to non-pharmaceutical interventions, are unprecedented in scale and scope. Epidemiologists are more involved in policy decisions and evidence generation than ever before. However, policy impact evaluations always require a complex combination of circumstance, study design, data, statistics, and analysis. Beyond the issues that are faced for any policy, evaluation of COVID-19 policies is complicated by additional challenges related to infectious disease dynamics and lags, lack of direct observation of key outcomes, and a multiplicity of interventions occurring on an accelerated time scale. The methods needed for policy-level impact evaluation are not often used or taught in epidemiology, and differ in important ways that may not be obvious. The volume and speed, and methodological complications of policy evaluations can make it difficult for decision-makers and researchers to synthesize and evaluate strength of evidence in COVID-19 health policy papers. In this paper, we (1) introduce the basic suite of policy impact evaluation designs for observational data, including cross-sectional analyses, pre/post, interrupted time-series, and difference-in-differences analysis, (2) demonstrate key ways in which the requirements and assumptions underlying these designs are often violated in the context of COVID-19, and (3) provide decision-makers and reviewers a conceptual and graphical guide to identifying these key violations. The overall goal of this paper is to help epidemiologists, policy-makers, journal editors, journalists, researchers, and other research consumers understand and weigh the strengths and limitations of evidence that is essential to decision-making.


翻译:对COVID-19的政策反应,特别是对COVID-19的政策反应,特别是在非药物干预方面,规模和范围都前所未有,流行病学家比以往更多地参与政策决策和证据的产生;然而,政策影响评估总是需要情况、研究设计、数据、统计和分析的复杂组合;除了对任何政策所面临的问题,对COVID-19政策的评价由于传染病动态和滞后的额外挑战而变得复杂,缺乏对关键结果的直接观察,以及加速时间尺度上出现的多种干预; 政策影响评价所需的方法在流行病学中往往没有使用或教授,而且可能不明显的重要方法也各不相同; 政策评价的数量和速度以及方法的复杂性,使决策者和研究人员难以综合和评价COVI-19健康政策文件中的证据; 在这份文件中,我们(1) 介绍观察数据的政策影响评价设计的基本组合,包括跨部门的帮助分析、前/后、中断的时间序列和差异分析; 政策影响评价所需的方法,在流行病学中往往没有被使用或教授, 重要的方式,以及政策评价的读者和理论师和理论师常常被违反;(2) 确定这些设计的基本要求和理论师和理论师常常被违反;(3) 向核心的理论师和理论师和理论师和理论师提供违反。

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