Generating Evidence in the Age of COVID-19: Transmission of SARS-CoV-2 by Children
Notice bibliographique
Résumé
Schools worldwide were closed in response to the SARS-CoV-2 pandemic, and a key policy question involves how and when these can be re-opened. Observationally, SARS-CoV-2 seems infrequently transmitted by children, which if true argues for the feasibility of swiftly re-establishing schooling. But uncertainty and debate remains over this question. On April 28th a manuscript was posted by the German virologist Christian Drosten (Jones et al., 2020). The manuscript asserted that viral loads in children were the same as in adults, and the authors concluded that infectiousness is therefore not a function of age. They directly connected this to the policy question of opening schools, warning sharply against doing so. This finding and its interpretation were widely disseminated in international news media and were influential in policy debates. We consider the data, analysis and interpretation of this study, especially the sample, variables measured, statistical analysis conducted, and the interpretation of these results in relation to the underlying policy question. We show that the stated conclusion is not supported, and indeed may be contradicted. Laboratory data from a small, non-representative sample were used to steer public discourse instead of adding to the scientific evidence base on the transmission dynamics of SARS-CoV-2 infection.
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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 | 0,056 | 0,282 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».