Reopening schools safely in the face of COVID-19: Can cluster randomized trials help?
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has highlighted the challenges of evidence-based health policymaking, as critical precautionary decisions, such as school closures, had to be made urgently on the basis of little evidence. As primary and secondary schools once again close in the face of surging infections, there is an opportunity to rigorously study their reopening. School-aged children appear to be less affected by COVID-19 than adults, yet schools may drive community transmission of the virus. Given the impact of school closures on both education and the economy, schools cannot remain closed indefinitely. But when and how can they be reopened safely? We argue that a cluster randomized trial is a rigorous and ethical way to resolve these uncertainties. We discuss key scientific, ethical, and resource considerations both to inform trial design of school reopenings and to prompt discussion of the merits and feasibility of conducting such a trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,457 | 0,570 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».