110:oral Profile of priority setting incorporated to COVID-19 response plans in 86 countries in the world
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> The COVID-19 pandemic has imposed a burden on all health systems budgets and pushed policymakers to rapidly set priorities for resource allocation. This study aimed to identify quality parameters of priority setting (PS) incorporated in a sample of the national response plans. <h3>Methods</h3> We reviewed a sample of COVID-19 national response plans from 86 countries across six regions of the WHO to assess the degree to which they included twenty quality indicators of effective PS. A quantitative descriptive analysis was used to explore the profile of PS according to independent variables. <h3>Results</h3> The countries sampled represent 40% of countries in AFRO, 54,5% of EMRO, 45% of EURO, 46% of PAHO, 64% of SEARO, and 41% of WPRO. They also represent 39% of all HICs in the world, 39% of Upper-Middle, 54% of Lower-Middle, and 48% of LICs. No pattern in attention to PS quality indicators emerged by WHO region or country income levels. As per the quality PS parameters, evidence of political will, stakeholder participation, use of scientific evidence/adoption of WHO recommendations were each found in over 80% of plans. Regarding the frequency of other parameters we found, description of a specific PS process (7%); explicit criteria for PS (36,5%); inclusion of publicity strategies (65%), mention of mechanisms for enforcing decisions, either for appealing decisions or implementing strategies to improve internal accountability and reduce corruption (20%); explicit reference to public values (15%); description of means for enhancing compliance with the decisions (5%). <h3>Conclusion</h3> We found some emphasis on PS according to contextual factors. For instance, LMICs receiving international donations presented more detailed descriptions of resources required, plans for allocating resources and improving internal accountability. HICs more likely described stakeholder participation, mechanisms for public communication, and explicit PS processes. However, no country included all twenty parameters of PS.
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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 | 0,050 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle