Public Health Policy of India and COVID-19: Diagnosis and Prognosis of the Combating Response
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Society and public policy have been remained interwoven since the inception of the modern state. Public health policy has been one of the important elements of the public administration of the Government of India (GOI). In order to universalize healthcare facilities for all, the GOI has formulated and implemented the national health policy (NHP). The latest NHP (2017) has been focused on the “Health in All” approach. On the other hand, the ongoing pandemic COVID-19 had left critical impacts on India’s health, healthcare system, and human security. The paper’s main focus is to critically examine the existing healthcare facilities and the GOI’s response to combat the COVID-19 apropos the NHP 2017. The paper suggests policy options that can be adopted to prevent the further expansion of the pandemic and prepare the country for future health emergency-like situations. (2) Methods: Extensive literature search was done in various databases, such as Scopus, Web of Science, Medline/PubMed, and google scholar search engines to gather relevant information in the Indian context. (3) Results: Notwithstanding the several combatting steps on a war-footing level, COVID-19 has placed an extra burden over the already overstretched healthcare infrastructure. Consequently, infected cases and deaths have been growing exponentially, making India stand in second place among the top ten COVID-19-infected countries. (4) Conclusions: India needs to expand the public healthcare system and enhance the expenditure as per the set goals in NHP-17 and WHO standards. The private healthcare system has not been proved reliable during the emergency. Only the public health system is suitable for the country wherein the population’s substantial size is rural and poor.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».