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Enregistrement W3196116611 · doi:10.1136/bmjgh-2021-006406

Codevelopment of COVID-19 infection prevention and control guidelines in lower-middle-income countries: the ‘SPRINT’ principles

2021· article· en· W3196116611 sur OpenAlexafffund
Victoria Haldane, Savithiri Ratnapalan, Niranjala Perera, Zhitong Zhang, Shiliang Ge, Mia Choi, Lincoln Lau, Sudath Samaraweera, Warren Dodd, John Walley, Xiaolin Wei

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of WaterlooPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésTransparency (behavior)Process managementKnowledge managementBusinessPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,465
Tête enseignante GPT0,668
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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