Strengthening Health Systems To Face Pandemics: Subnational Policy Responses To COVID-19 In Latin America
Notice bibliographique
Résumé
Nonpharmaceutical interventions such as stay-at-home orders continue to be the main policy response to the COVID-19 pandemic in countries with limited or slow vaccine rollout. Often, nonpharmaceutical interventions are managed or implemented at the subnational level, yet little information exists on within-country variation in nonpharmaceutical intervention policies. We focused on Latin America, a COVID-19 epicenter, and collected and analyzed daily subnational data on public health measures in Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Ecuador, Mexico, and Peru to compare within- and across-country nonpharmaceutical interventions. We showed high heterogeneity in the adoption of these interventions at the subnational level in Brazil and Mexico; consistent national guidelines with subnational heterogeneity in Argentina and Colombia; and homogeneous policies guided by centralized national policies in Bolivia, Chile, and Peru. Our results point to the role of subnational policies and governments in responding to health crises. We found that subnational responses cannot replace coordinated national policy. Our findings imply that governments should focus on evidence-based national policies while coordinating with subnational governments to tailor local responses to changing local conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».