COVID-19 surveillance in the Flemish school system: development of systematic data collection within the public health school system and descriptive analysis of cases reported between October 2020 and June 2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The age-specific distribution of SARS-CoV-2 cases in schools is not well described. Reported statistics reflect the intensity of community transmission while being shaped by biases from age-dependent testing regimes, as well as effective age-specific interventions. A case surveillance system was introduced within the Flemish school and health-prevention network during the 2020-2021 school year. We present epidemiological data of in-school reported cases in pre-, primary and secondary schools identified by the case surveillance system, in conjunction with test data and community cases from October 2020 to June 2021. METHODS: We describe the development of the surveillance system and provide the number of reported cases and standardized rates per grade over time. We calculated absolute and relative differences in case incidence according to school grade (primary: grades 1-6, and secondary: grades 7-12) using grades 7-8 as a comparator, relating them to non-pharmaceutical infection prevention interventions. Cumulative population incidences (IP) stratified by age, province and socioeconomic status (SES) of the school population are presented with their 95% confidence intervals (CI). RESULTS: A total of 59,996 COVID-19 cases were reported in the school surveillance system, with the highest population adjusted IP in grade 11-12 of 7.39% (95%CI 7.24-7.53) and ranging from 2.23% to 6.25% from pre-school through grade 10. Age-specific reductions in mask introduction and in-person teaching were temporally associated with decreased case incidence, while lower pupil SES was associated with an increase in cumulative cases (excess 2,739/100,000 pupils compared to highest SES tertile). Community testing volumes varied more for children compared to adults, with overall higher child test-positivity. Holidays influence capturing of cases by the system, however efficiency increased to above 75% after further automation and integration in existing structures. CONCLUSION: We demonstrate that effective integration of case surveillance within an electronic school health system is feasible, provides valuable data regarding the evolution of an epidemic among schoolchildren, and is an integral component of public health surveillance and pandemic preparedness. The relationship towards community transmission needs careful evaluation because of age-different testing regimens. In the Flemish region, case incidence within schools exhibited an age gradient that was mitigated through grade-specific interventions, though differences by SES remain.
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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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».