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Enregistrement W4283370520 · doi:10.1186/s12889-022-13663-2

A scoping review of strategies to support public health recovery in the transition to a “new normal” in the age of COVID-19

2022· review· en· W4283370520 sur OpenAlexafffund
Emily Belita, Sarah Neil‐Sztramko, Alanna Miller, Laura N. Anderson, Emma Apatu, Olivier Bellefleur, Lydia Kapiriri, Kristin Read, Diana Sherifali, Jean‐Éric Tarride, Maureen Dobbins

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaJohns Hopkins University
Mots-clésPublic healthMedicineBiostatisticsGrey literatureHealth promotionHealth services researchDescriptive statisticsWorkforceHealth policyNursingPublic relationsMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, the public health workforce has experienced re-deployment from core functions such as health promotion, disease prevention, and health protection, to preventing and tracking the spread of COVID-19. With continued pandemic deployment coupled with the exacerbation of existing health disparities due to the pandemic, public health systems need to re-start the delivery of core public health programming alongside COVID-19 activities. The purpose of this scoping review was to identify strategies that support the re-integration of core public health programming alongside ongoing pandemic or emergency response. METHODS: The Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews was used to guide this study. A comprehensive search was conducted using: a) online databases, b) grey literature, c) content experts to identify additional references, and d) searching reference lists of pertinent studies. All references were screened by two team members. References were included that met the following criteria: a) involved public health organizations (local, regional, national, and international); b) provided descriptions of strategies to support adaptation or delivery of routine public health measures alongside disaster response; and c) quantitative, qualitative, or descriptive designs. No restrictions were placed on language, publication status, publication date, or outcomes. Data on study characteristics, intervention/strategy, and key findings were independently extracted by two team members. Emergent themes were established through independent inductive analysis by two team members. RESULTS: Of 44,087 records identified, 17 studies were included in the review. Study designs of included studies varied: descriptive (n = 8); qualitative (n = 4); mixed-methods (n = 2); cross-sectional (n = 1); case report (n = 1); single-group pretest/post-test design (n = 1). Included studies were from North America (n = 10), Africa (n = 4), and Asia (n = 3) and addressed various public health disasters including natural disasters (n = 9), infectious disease epidemics (n = 5), armed conflict (n = 2) and hazardous material disasters (n = 1). Five emergent themes were identified on strategies to support the re-integration of core public health services: a) community engagement, b) community assessment, c) collaborative partnerships and coordination, d) workforce capacity development and allocation, and e) funding/resource enhancement. CONCLUSION: Emergent themes from this study can be used by public health organizations as a beginning understanding of strategies that can support the re-introduction of essential public health services and programs in COVID-19 recovery.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0300,028
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,465
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,113 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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