Are we prepared? The development of performance indicators for public health emergency preparedness using a modified Delphi approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disasters and emergencies from infectious diseases, extreme weather and anthropogenic events are increasingly common. While risks vary for different communities, disaster and emergency preparedness is recognized as essential for all nation-states. Evidence to inform measurement of preparedness is lacking. The objective of this study was to identify and define a set of public health emergency preparedness (PHEP) indicators to advance performance measurement for local/regional public health agencies. METHODS: A three-round modified Delphi technique was employed to develop indicators for PHEP. The study was conducted in Canada with a national panel of 33 experts and completed in 2018. A list of indicators was derived from the literature. Indicators were rated by importance and actionability until achieving consensus. RESULTS: The scoping review resulted in 62 indicators being included for rating by the panel. Panel feedback provided refinements to indicators and suggestions for new indicators. In total, 76 indicators were proposed for rating across all three rounds; of these, 67 were considered to be important and actionable PHEP indicators. CONCLUSIONS: This study developed an indicator set of 67 PHEP indicators, aligned with a PHEP framework for resilience. The 67 indicators represent important and actionable dimensions of PHEP practice in Canada that can be used by local/regional public health agencies and validated in other jurisdictions to assess readiness and measure improvement in their critical role of protecting community health.
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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 | 0,270 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».