Operationalising Regional Cooperation for Infectious Disease Control: A Scoping Review of Regional Disease Control Bodies and Networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid spread of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic demonstrates the value of regional cooperation in infectious disease prevention and control. We explored the literature on regional infectious disease control bodies, to identify lessons, barriers and enablers to inform operationalisation of a regional infectious disease control body or network in southeast Asia. METHODS: We conducted a scoping review to examine existing literature on regional infectious disease control bodies and networks, and to identify lessons that can be learned that will be useful for operationalisation of a regional infectious disease control body such as the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) Center for Public Health Emergency and Emerging Diseases. RESULTS: Of the 57 articles included, 53 (93%) were in English, with two (3%) in Spanish and one (2%) each in Dutch and French. Most were commentaries or review articles describing programme initiatives. Sixteen (28%) publications focused on organisations in the Asian continent, with 14 (25%) focused on Africa, and 14 (25%) primarily focused on the European region. Key lessons focused on organisational factors, diagnosis and detection, human resources, communication, accreditation, funding, and sustainability. Enablers and constraints were consistent across regions/ organisations. A clear understanding of the regional context, budgets, cultural or language issues, staffing capacity and governmental priorities, is pivotal. An initial workshop inclusive of the various bodies involved in the design, implementation, monitoring or evaluation of programmes is essential. Clear governance structure, with individual responsibilities clear from the beginning, will reduce friction. Secure, long-term funding is also a key aspect of the success of any programme. CONCLUSION: Operationalisation of regional infectious disease bodies and networks is complicated, but with extensive groundwork, and focus on organisational factors, diagnosis and detection, human resources, communication, accreditation, funding, and sustainability, it is achievable. Ways to promote success are to include as many stakeholders as possible from the beginning, to ensure that context-specific factors are considered, and to encourage employees through capacity building and mentoring, to ensure they feel valued and reduce staff turnover.
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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 | 0,075 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».