Morocco's National Response to the COVID-19 Pandemic: Public Health Challenges and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
This report aimed to provide an overview of the epidemiological situation of COVID-19 in Morocco and to review the actions carried out as part of the national response to this pandemic. The methodology adopted was based on literature review, interviews with officials and actors in the field, and remote discussion workshops with a multidisciplinary and multisectoral working group. Morocco took advantage of the capacities already strengthened within the framework of the application of the provisions of the International Health Regulations (IHR) of 2005. A SWOT analysis made it possible to note that an unprecedented political commitment enabled all the necessary means to face the pandemic and carry out all the response activities, including a campaign of relentless communication. Nevertheless, and despite the efforts made, the shortage of human resources, especially those qualified in intensive care and resuscitation, has been the main drawback to be addressed. The main lesson learned is a need to further strengthen national capacities to prepare for and respond to possible public health emergencies and to embark on a process overhaul of the health system, including research into innovative tools to ensure the continuity of the various disease prevention and control activities. In addition, response to a health crisis is not only the responsibility of the health sector but also intersectoral collaboration is needed to guarantee an optimal coordinated fight. Community-oriented approaches in public health have to be strengthened through more participation and involvement of nongovernmental organizations (NGOs) and civil society in operational and strategic planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».