Basics of developing a COVID-19 reopening roadmap, a systematic scoping review of reopening roadmaps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The necessity of easing pandemic restrictions is explicit. Due to the harsh consequences of lockdowns, governments are willing to find reasonable pathways to reopen their activities. Methods: To find out the basics of developing a reopening roadmap, on 6th-10th August 2020, we conducted a systematic search on Pubmed, Scopus, Embase, and Web of Science, but no roadmap was found. Then, we manually searched Google to review the grey literature. Two independent authors extracted the data, and the senior author solved the discrepancies.Results: According to the search strategy, finally, sixteen roadmaps were included. Data categorized into four sections: principals, general recommendations for individuals, health key metrics, and in-phases strategy. The number of phases or stages differed from three to six, with a minimum of two weeks considered for each one. Health key metrics were categorized into four subsets: sufficient preventive capacities, appropriate diagnosis capacity, appropriate epidemiological monitoring capacity, and sufficient health system capacity. These metrics were used as the criteria for progressing or returning over the roadmap, which guarantees a roadmap's dynamicity. Noticeably, few roadmaps didn’t mention these criteria that may alter the dynamicity of their roadmap. When some areas face new surges, the roadmap's dynamicity is essential, and it is vital to describe the criteria to stop the reopening process and implement the restrictions again. Conclusions: Providing evidence for policymaking about lifting the COVID-19 restrictions seems to be missed in the literature, should be addressed more, and further studies are recommended.
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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 | 0,172 | 0,351 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».