Determining the Prevalence and Incidence of SARS-CoV-2 Infection in Prisons in England: Protocol for a Repeated Panel Survey and Enhanced Outbreak Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,037 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».