Ensuring adequate health financing to prevent and control the COVID-19 in Iran
Notice bibliographique
Résumé
2020, the Iranian Ministry of Health and Medical Education (MoHME) has announced the first 2 cases of SARS-CoV-2, a novel emerging coronavirus which causes an infection termed as COVID-19, in Qom city. As such, the Iranian government, through the establishment of the "National Headquarters for the management and control of the novel Coronavirus", has started implementing policies and programs for the prevention and control of the virus. These measures include schools and universities closure, reduced working hours, and increased production and delivery of equipment such as masks, gloves and hygienic materials for sterile environments. The government has also made efforts to divulge high-quality information concerning the COVID-19 and to provide laboratories and hospitals with diagnostic kits and adequate resources to treat patients. However, despite such efforts, the number of cases and deaths has progressively increased with rising trends in total confirmed cases and deaths, as well as in new daily cases and deaths associated with the COVID-19. Iran is a developing country and its economic infrastructure has been hit hardly by embargo and sanctions. While developed countries have allocated appropriate funding and are responding adequately to the COVID-19 pandemics, Iran has experienced a serious surge of cases and deaths and should strive to provide additional resources to the health system to make healthcare services more accessible and to increase the fairness of that access. All relevant actors and stakeholders should work together to fight this disease.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».