Social approaches to COVID-19 pandemic response: effectiveness and practicality in sub-Saharan Africa.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: the threat of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic to health systems and communities in sub-Saharan Africa (SSA) is enormous. Social approaches such as distancing measures are essential components of the public health response to respiratory-related infectious disease outbreaks. Due to socio-economic and broader peculiarities of SSA countries, social approaches that were effective elsewhere may have limited practicality in these contexts, and if practical; may yield different or even adverse results. We highlighted the effectiveness of these social approaches and their practicality in SSA. METHODS: we conducted a comprehensive literature search through multiple databases, to identify articles relevant to social distancing. Findings were thematically summarized. RESULTS: our review found emerging and varying empirical evidence on the effectiveness of social approaches in the control and mitigation of the COVID-19 pandemic; thus, limiting its applicability in SSA contexts. Nonetheless, our review demonstrates that the effectiveness and practicality of social approaches in SSA contexts will depend on available resources; timing, duration, and intensity of the intervention; and compliance. Weak political coordination, anti-science sentiments, distrust of political leaders and limited implementation of legal frameworks can also affect practicality. CONCLUSION: to overcome these challenges, tailoring and adaptation of these measures to different but unique contexts for maximum effectiveness, and investment in social insurance mechanisms, are vital.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».