Assessment of health equity consideration in masking/PPE policies to contain COVID-19 using PROGRESS-plus framework: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is increasing evidence that COVID-19 has unmasked the true magnitude of health inequity worldwide. Policies and guidance for containing the infection and reducing the COVID-19 related deaths have proven to be effective, however the extent to which health inequity factors were considered in these policies is rather unknown. The aim of this study is to measure the extent to which COVID-19 related policies reflect equity considerations by focusing on the global policy landscape around wearing masks and personal protection equipment (PPE). METHODS: A systematic search for published documents on COVID-19 and masks/PPE was conducted across six databases: PubMed, EMBASE, CINAHL, ERIC, ASSIA and Psycinfo. Reviews, policy documents, briefs related to COVID-19 and masks/PPE were included in the review. To assess the extent of incorporation of equity in the policy documents, a guidance framework known as 'PROGRESS-Plus': Place of residence, Race/ethnicity, Occupation, Gender/sex, Religion, Education, Socioeconomic status, Social capital, Plus (age, disability etc.) was utilized. RESULTS: This review included 212 policy documents. Out of 212 policy documents, 190 policy documents (89.62%) included at least one PROGRESS-plus component. Most of the policy documents (n = 163, 85.79%) focused on "occupation" component of the PROGRESS-plus followed by personal characteristics associated with discrimination (n = 4;2.11%), place of residence (n = 2;1.05%) and education (n = 1;0.53%). Subgroup analysis revealed that most of the policy documents (n = 176, 83.01%) were focused on "workers" such as healthcare workers, mortuary workers, school workers, transportation workers, essential workers etc. Of the remaining policy documents, most were targeted towards whole population (n = 30; 14.15%). Contrary to "worker focused" policy documents, most of the 'whole population focused' policy documents didn't have a PROGRESS-plus equity component rendering them equity limiting for the society. CONCLUSION: Our review highlights even if policies considered health inequity during the design/implementation, this consideration was often one dimensional in nature. In addition, population wide policies should be carefully designed and implemented after identifying relevant equity related barriers in order to produce better outcomes for the whole society.
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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 | 0,053 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».