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Enregistrement W3214359760 · doi:10.1186/s12889-021-12082-z

Revisiting COVID-19 policies: 10 evidence-based recommendations for where to go from here

2021· review· en· W3214359760 sur OpenAlexaff
Daniel T. Halperin, Norman Hearst, Stephen Hodgins, Robert C. Bailey, Jeffrey D. Klausner, Helen C. Jackson, Richard G. Wamai, Joseph A. Ladapo, Mead Over, Stefan Baral, Kevin Escandón-Vargas, Monica Gandhi

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPublic healthMedicineUnintended consequencesHarmHealth policyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsEnvironmental healthPolitical scienceDiseasePsychologyNursingInfectious disease (medical specialty)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Strategies to control coronavirus 2019 disease (COVID-19) have often been based on preliminary and limited data and have tended to be slow to evolve as new evidence emerges. Yet knowledge about COVID-19 has grown exponentially, and the expanding rollout of vaccines presents further opportunity to reassess the response to the pandemic more broadly. MAIN TEXT: We review the latest evidence concerning 10 key COVID-19 policy and strategic areas, specifically addressing: 1) the expansion of equitable vaccine distribution, 2) the need to ease restrictions as hospitalization and mortality rates eventually fall, 3) the advantages of emphasizing educational and harm reduction approaches over coercive and punitive measures, 4) the need to encourage outdoor activities, 5) the imperative to reopen schools, 6) the far-reaching and long-term economic and psychosocial consequences of sustained lockdowns, 7) the excessive focus on surface disinfection and other ineffective measures, 8) the importance of reassessing testing policies and practices, 9) the need for increasing access to outpatient therapies and prophylactics, and 10) the necessity to better prepare for future pandemics. CONCLUSIONS: While remarkably effective vaccines have engendered great hope, some widely held assumptions underlying current policy approaches call for an evidence-based reassessment. COVID-19 will require ongoing mitigation for the foreseeable future as it transforms from a pandemic into an endemic infection, but maintaining a constant state of emergency is not viable. A more realistic public health approach is to adjust current mitigation goals to be more data-driven and to minimize unintended harms associated with unfocused or ineffective control efforts. Based on the latest evidence, we therefore present recommendations for refining 10 key policy areas, and for applying lessons learned from COVID-19 to prevent and prepare for future pandemics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,309
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,309
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0180,024
Science ouverte0,0120,011
Intégrité de la recherche0,0300,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,017

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 Opus0,771
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations49
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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