Improving India’s Pandemic Response through a Health Information System Reform
Notice bibliographique
Résumé
Despite stringent lockdown measures to curb the spread of the 2019 Coronavirus disease (COVID-19), India remains vulnerable to an uncontrolled rise in the number of cases and deaths. Furthermore, in spite of the high number of recorded cases, the actual case counts may be much higher due to poor data reporting of probable and confirmed cases of COVID-19 from all of India’s states. Being a populous country with the potential to become the world’s COVID-19 epicenter, it should be the Indian government’s top priority to strengthen India’s health information system (HIS) to support their infectious disease response. To ensure that this paper is guided by current research on India’s HIS performance, a search strategy was developed on Ovid MEDLINE using database-specific subject headings and text words. The search terms used included: “health information systems” AND “India” AND “COVID-19” OR “Coronavirus.” Most district level COVID-19 information management is still paper-based, and with India’s vast terrain, this approach is prone to data compilation errors. Furthermore, India’s fragmented HIS has led to ineffective collaboration between COVID-19 response agencies at the central, state, and district levels, thereby creating barriers pertaining to the compilation and coordination of COVID-19 data. Investing in the use of technology is a viable approach to strengthen the country’s HIS performance during an infectious disease pandemic. To address the challenges associated with India’s fragmented HIS, the government is encouraged to implement a national regulatory body to monitor health information inputs and outputs.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».