165:oral The role of priority setting in pandemic preparedness and response: a comparative analysis of COVID-19 pandemic plans in 12 countries in the Eastern Mediterranean region
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has significantly disrupted health systems in the Eastern Mediterranean Region (WHO-EMRO), where over half of the countries are affected by armed conflict. Active humanitarian and refugee crises have led to mass population displacement and increased health system fragility. This has exacerbated pre-existing resource gaps and increased competition for meager resources. With large proportions of vulnerable populations - refugees, migrants, and internally displaced people (IDPs) - their explicit consideration in planning documents is critical if equitable priority setting is to be realized during the pandemic. We examine what and how priority setting (PS) was included in national COVID-19 pandemic plans within the region. Methods An analysis of COVID-19 pandemic response and preparedness planning documents from a sample of twelve purposively selected countries in WHO-EMRO. We assessed the degree to which documented PS processes adhere to twenty established quality indicators of effective PS from Kapiriri & Martin’s framework. Results While all reviewed plans addressed some aspect of PS, none included all quality parameters. Yemen’s plan included the most quality parameters (12), while Egypt’s addressed the least (4). Publicity of priorities was common to all plans. The next mostly commonly identified parameter was use of evidence to guide planning and PS. When considering equity as a PS criterion, despite the high concentration of refugees, migrant, and IDPs in the region, only a quarter of the plans prioritized these populations. Discussion When setting priorities in health emergencies, context is paramount. In areas experiencing conflict and crisis, PS can be an undemocratic and challenging process. Health system fragmentation is key contributor to COVID-19 inequities experienced across the EMRO region. Limited prioritization of vulnerable groups like refugees, migrant, and IDPs in planning documents, will have long-term health implications and exacerbate the disproportionate burden of COVID illness and death for these groups.
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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 | 0,015 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».