Balancing science and public policy in Pakistan’s COVID-19 response
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has affected the world in an unprecedented manner and South Asian countries were among the first to experience imported cases. Pakistan's response to COVID-19 has been under scrutiny for its granularity, reach and impact. AIMS: to evaluate objectively the chronology and depth of the response to COVID-19 in Pakistan. METHODS: We evaluated available national and subnational epidemiological and burden information on COVID-19 cases and deaths in Pakistan, including projection models available to the Government at an early stage of the pandemic. RESULTS: Pakistan, with a population of 215 million and considerable geographic diversity, experienced case introduction from pilgrims returning from the Islamic Republic of Iran, followed by widespread community transmission. The National Command and Operations Centre, established through civilian and military partnership, was critical in fast tracking logistics, information gathering, real-time reporting and smart lockdowns, coupled with a massive cash support programme targeting the poorest sections of society. Cases peaked in June 2020 but the health system was able to cope with the excess workload. Since then, although testing rates remain low (> 300 000 cases confirmed to date), case fatality rates have stabilized, and with 6300 deaths, Pakistan seems to have flattened the COVID-19 curve. CONCLUSION: Despite notable successes in controlling the pandemic, several weaknesses remain and there are risks of rebound as the economy and educational systems reopen. There is continued need for strong technical and programmatic oversight, linked to civic society engagement and working with religious scholars to ensure nonpharmacological intervention compliance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle