Impact of school closures and re-openings on COVID-19 transmission
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, the education of students at primary and secondary schools has been severely disrupted by the implementation of school closures to reduce the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19). The effectiveness of school closures in reducing transmission of COVID-19 and the impact of re-opening schools are unclear. METHODS: Research criteria for this rapid review included empirical studies, published or pre-published worldwide before January 25, 2021, that assessed the effectiveness of school closures in reducing the spread of COVID-19 and the impact of school re-openings on COVID-19 transmission. RESULTS: Twenty-four studies on the impact of school closures and re-openings on COVID-19 transmission were identified through the seven databases that were searched. Overall the evidence from these studies was mixed and varied due to several factors such as the time of implementation of public health measures, research design of included studies and variability among the levels of schooling examined. CONCLUSION: Preliminary findings suggest that school closures have limited impact on reducing COVID-19 transmission, with other non-pharmaceutical interventions considered much more effective. However, due to the limitations of the studies, further research is needed to support the use of this public health measure in response to the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,023 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».