COVID-19 and beyond: how lessons and evidence from implementation research can benefit health systems’ response and preparedness for COVID-19 and future epidemics
Notice bibliographique
Résumé
Early in the COVID-19 pandemic-and based on limited data on the novel coronavirus-it was projected that African countries will be ravaged and the health systems overwhelmed. Fortunately, Africa has so far defied these dire predictions. Many factors account for the less dramatic outcome, in particular the local know-how gained through dealing with previous epidemics, such as Ebola, and the early and coordinated political and public health response, applying a combination of containment and mitigation measures. However, these same measures, exacerbated by existing inequalities, have had negative impacts on vulnerable populations, notably women and children. Furthermore, the observed deterioration of access to and provision of essential health services will likely continue and worsen in countries experiencing future waves of COVID-19 and lacking access to vaccines. The impact of the pandemic on health systems may be one of Africa's main COVID-19 challenges and women and children its greatest victims. In this article, we argue that just as learning from previous epidemics and coordinated preparation informed Africa's response to COVID-19, knowledge, innovations and resources from recent implementation research can be leveraged to mitigate the pandemic's effects and inform recovery efforts. As an example, we present the proven model and multifaceted approach of the Innovating for Maternal and Child Health in Africa Initiative and describe how such a model could be readily applied to building the robust and equitable systems needed to tackle future stresses and shocks, such as epidemics, on health systems while maintaining essential routine services.
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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 | 0,252 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,023 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».