Codevelopment of COVID-19 infection prevention and control guidelines in lower-middle-income countries: the ‘SPRINT’ principles
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has required the rapid development of comprehensive guidelines to direct health service organisation and delivery. However, most guidelines are based on resources found in high-income settings, with fewer examples that can be implemented in resource-constrained settings. This study describes the process of adapting and developing role-specific guidelines for comprehensive COVID-19 infection prevention and control in low-income and middle-income countries (LMICs). METHODS: We used a collaborative autoethnographic approach to explore the process of developing COVID-19 guidelines. In this approach, multiple researchers contributed their reflections, conducted joint analysis through dialogue, reflection and with consideration of experiential knowledge and multidisciplinary perspectives to identify and synthesise enablers, challenges and key lessons learnt. RESULTS: We describe the guideline development process in the Philippines and the adaptation process in Sri Lanka. We offer key enablers identified through this work, including flexible leadership that aimed to empower the team to bring their expertise to the process; shared responsibility through equitable ownership; an interdisciplinary team; and collaboration with local experts. We then elaborate on challenges including interpreting other guidelines to the country context; tensions between the ideal compared with the feasible and user-friendly; adapting and updating with evolving information; and coping with pandemic-related challenges. Based on key lessons learnt, we synthesise a novel set of principles for developing guidelines during a public health emergency. The SPRINT principles are grounded in situational awareness, prioritisation and balance, which are responsive to change, created by an interdisciplinary team navigating shared responsibility and transparency. CONCLUSIONS: Guideline development during a pandemic requires a robust and time sensitive paradigm. We summarise the learning in the 'SPRINT principles' for adapting guidelines in an epidemic context in LMICs. We emphasise that these principles must be grounded in a collaborative or codesign process and add value to existing national responses.
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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 | 0,111 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».