Lessons for the global primary care response to COVID-19: a rapid review of evidence from past epidemics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 is the fifth and most significant infectious disease epidemic this century. Primary health care providers, which include those working in primary care and public health roles, have critical responsibilities in the management of health emergencies. OBJECTIVE: To synthesize accounts of primary care lessons learnt from past epidemics and their relevance to COVID-19. METHODS: We conducted a review of lessons learnt from previous infectious disease epidemics for primary care, and their relevance to COVID-19. We searched PubMed/MEDLINE, PROQUEST and Google Scholar, hand-searched reference lists of included studies, and included research identified through professional contacts. RESULTS: Of 173 publications identified, 31 publications describing experiences of four epidemics in 11 countries were included. Synthesis of findings identified six key lessons: (i) improve collaboration, communication and integration between public health and primary care; (ii) strengthen the primary health care system; (iii) provide consistent, coordinated and reliable information emanating from a trusted source; (iv) define the role of primary care during pandemics; (v) protect the primary care workforce and the community and (vi) evaluate the effectiveness of interventions. CONCLUSIONS: Evidence highlights distinct challenges to integrating and supporting primary care in response to infectious disease epidemics that have persisted over time, emerging again during COVID-19. These insights provide an opportunity for strengthening, and improved preparedness, that cannot be ignored in a world where the frequency, virility and global reach of infectious disease outbreaks are increasing. It is not too soon to plan for the next pandemic, which may already be on the horizon.
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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 | 0,036 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».