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Enregistrement W4281298487 · doi:10.1136/bmjgh-2022-isph.21

109:poster Were forcibly displaced people prioritized in the COVID-19 national response plans?

2022· article· en· W4281298487 sur OpenAlex
Claudia Marcela Vélez, Lydia Kapiriri, Marion Danis, Susan Dorr Goold, Élysée Nouvet

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeDisplaced personInternally displaced personPandemicPopulationHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychological interventionPolitical scienceGeographyEconomic growthMedicineEnvironmental healthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Forcibly displaced people represent a huge humanitarian problem globally. At the end of 2020, the total number was 82,4 million; from those, 34,4 million were refugees, asylum seekers, and Venezuelan displaced abroad. Forcibly displaced people were identified as priority populations during the pandemic due to their risk of being the last served populations with healthcare. This paper aimed to identify if this population was prioritized in the COVID-19 national response plans of a sample of 86 countries. <h3>Methods</h3> This study is part of a document analysis of 86 COVID-19 national response plans, assessing the degree of comply to quality parameters of effective priority setting. One of the parameters included was the degree to which vulnerable populations such as forcibly displaced people were explicitly prioritized for receiving COVID-19 related interventions or for continuity of non-COVID healthcare services. The analysis involved assessing whether and how forcibly displaced people were prioritized in the COVID-19 national response plans. This was compared with the displaced populations identified in the host countries’ UNHCR Forced Displacement 2020 report. <h3>Results</h3> Only five countries among 86 analyzed prioritized forcibly displaced people in their COVID-19 national response plans. Among the top ten forcibly displaced people hosting countries, Uganda was the only one with an explicit prioritization of this vulnerable group. Although Turkey, Colombia, and Germany account for nearly one-fifth (6,6 million) of refugees, asylum seekers and Venezuelans displaced abroad, none of the COVID-19 response plans of these countries prioritized these populations. <h3>Discussion</h3> Few countries recognized forcibly displaced people as a vulnerable population in their COVID-19 response and preparedness plans. Governments may have incorporated actions and interventions for these vulnerable groups after publishing the COVID-19 response plans. It would be essential to evaluate the impact of this lack of prioritization on the health and wellbeing of these population groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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