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 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 | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».