Effectiveness of non-pharmaceutical interventions as implemented in the UK during the COVID-19 pandemic: a rapid review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although non-pharmaceutical inventions (NPIs) were used globally to control the spread of COVID-19, their effectiveness remains uncertain. We aimed to assess the evidence on NPIs as implemented in the UK, to allow public health bodies to prepare for future pandemics. METHODS: We used rapid systematic methods (search date: January 2024) to identify, critically appraise and synthesize interventional, observational and modelling studies reporting on NPI effectiveness in the UK. RESULTS: Eighty-five modelling, nine observational and three interventional studies were included. Modelling studies had multiple quality issues; six of the 12 non-modelling studies were high quality. The best available evidence was for test and release strategies for case contacts (moderate certainty), which was suggestive of a protective effect. Although evidence for school-related NPIs and universal lockdown was also suggestive of a protective effect, this evidence was considered low certainty. Evidence certainty for the remaining NPIs was very low or inconclusive. CONCLUSION: The validity and reliability of evidence on the effectiveness of NPIs as implemented in the UK during the COVID-19 pandemic is weak. To improve evidence generation and support decision-making during future pandemics or other public health emergencies, it is essential to build evaluation into the design of public health interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,138 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».