Navigating inequities: a roadmap out of the pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has exposed social inequities that rival biological inequities in disease exposure and severity. Merely identifying some inequities without understanding all of them can lead to harmful misrepresentations and deepening disparities. Applying an 'equity lens' to bring inequities into focus without a vision to extinguish them is short-sighted. Interventions to address inequities should be as diverse as the pluralistic populations experiencing them. We present the first validated equity framework applied to COVID-19 that sheds light on the full spectrum of health inequities, navigates their sources and intersections, and directs ethically just interventions. The Equity Matrix also provides a comprehensive map to guide surveillance and research in order to unveil epidemiological uncertainties of novel diseases like COVID-19, recognising that inequities may exist where evidence is currently insufficient. Successfully applied to vaccines in recent years, this tool has resulted in the development of clear, timely and transparent guidance with positive stakeholder feedback on its comprehensiveness, relevance and appropriateness. Informed by evidence and experience from other vaccine-preventable diseases, this Equity Matrix could be valuable to countries across the social gradient to slow the spread of SARS-CoV-2 by abating the spread of inequities. In the race to SARS-CoV-2 vaccines, this urgently needed roadmap can effectively and efficiently steer global leadership towards equitable allocation with diverse strategies for diverse inequities. Such a roadmap has been absent from discussions on managing the COVID-19 pandemic, and is critical for our passage out of it.
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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 | 0,026 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».