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Enregistrement W3198723681 · doi:10.2196/30749

Determining the Prevalence and Incidence of SARS-CoV-2 Infection in Prisons in England: Protocol for a Repeated Panel Survey and Enhanced Outbreak Study

2021· article· en· W3198723681 sur OpenAlexvenueno aff
Emma Plugge, Danielle Burke, Maciej Czachorowski, Kerry Gutridge, Fiona Maxwell, Nuala McGrath, Oscar O’Mara, Éamonn O’Moore, Julie Parkes

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health EnglandUniversity of SouthamptonDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchGovernment of the United Kingdom
Mots-clésOutbreakMedicinePandemicEpidemiologyPublic healthPrisonIncidence (geometry)Infection controlCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineDemographyInfectious disease (medical specialty)VirologyDiseasePsychologyNursingIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are over 80,000 people imprisoned in England and Wales in 117 prisons. The management of the COVID-19 pandemic presents particular challenges in this setting where confined, crowded, and poorly ventilated conditions facilitate the rapid spread of infectious diseases. OBJECTIVE: The COVID-19 in Prison Study aims to examine the epidemiology of SARS-CoV-2 in prisons in England in order to inform public health policy and practice during the pandemic and recovery. The primary objective is to estimate the proportion of positive tests of SARS-CoV-2 infection among residents and staff within selected prisons. The secondary objectives include estimating the incidence rate of SARS-CoV-2 infection and examining how the proportion of positive tests and the incidence rate vary among individual, institutional, and system level factors. METHODS: Phase 1 comprises a repeated panel survey of prison residents and staff in a representative sample of 28 prisons across England. All residents and staff in the study prisons are eligible for inclusion. Participants will be tested for SARS-CoV-2 using a nasopharyngeal swab twice (6 weeks apart). Staff will also be tested for antibodies to SARS-CoV-2. Phase 2 focuses on SARS-CoV-2 infection in prisons with recognized COVID-19 outbreaks. Any prison in England will be eligible to participate if an outbreak is declared. In 3 outbreak prisons, all participating staff and residents will be tested for SARS-CoV-2 antigens at the following 3 timepoints: as soon as possible after the outbreak is declared (day 0), 7 days later (day 7), and at day 28. They will be swabbed twice (a nasal swab for lateral flow device testing and a nasopharyngeal swab for polymerase chain reaction testing). Testing will be done by external contractors. Data will also be collected on individual, prison level, and community factors. Data will be stored and handled at the University of Southampton and Public Health England. Summary statistics will summarize the prison and participant characteristics. For the primary objective, simple proportions of individuals testing positive for SARS-CoV-2 and incidence rates will be calculated. Linear regression will examine the individual, institutional, system, and community factors associated with SARS-CoV-2 infection within prisons. RESULTS: The UK Government's Department for Health and Social Care funds the study. Data collection started on July 20, 2020, and will end on May 31, 2021. As of May 2021, we had enrolled 4192 staff members and 6496 imprisoned people in the study. Data analysis has started, and we expect to publish the initial findings in summer/autumn 2021. The main ethical consideration is the inclusion of prisoners, who are vulnerable participants. CONCLUSIONS: This study will provide unique data to inform the public health management of SARS-CoV-2 in prisons. Its findings will be of relevance to health policy makers and practitioners working in prisons. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/30749.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,431
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,132 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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