Charting current evidence on the health and non-health benefits and equity impacts of pandemic/epidemic individual-level economic relief programmes: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The emergence of a regional or global scale infectious disease outbreak often requires the implementation of economic relief programmes in affected jurisdictions to sustain societal welfare and, presumably, population health. While economic relief programmes are considered essential during a regional or global health crisis, there is no clear consensus in the literature about their health and non-health benefits and their impact on promoting equity. Thus, our objective is to map the current state of the literature with respect to the types of individual-level economic relief programmes implemented during infectious disease outbreaks and the impact of these programmes on the effectiveness of public health measures, individual and population health, non-health benefits and equity. METHODS AND ANALYSIS: Our scoping review is guided by the updated Arksey and O'Malley scoping review framework. Eligible studies will be identified in eight electronic databases and grey literature using text words and subject headings of the different pandemic and epidemic infectious diseases that have occurred, and economic relief programmes. Title and abstract screening and full-text screening will be conducted independently by two trained study reviewers. Data will be extracted using a pretested data extraction form. The charting of the key findings will follow a thematic narrative approach. Our review findings will provide in-depth knowledge on whether and how benefits associated with pandemic/epidemic individual-level economic relief programmes differ across social determinants of health factors.This information is critical for decision-makers as they seek to understand the role of pandemic/epidemic economic mitigation strategies to mitigate the health impact and reduce inequity gap. ETHICS AND DISSEMINATION: Since the scoping review methodology aims to synthesise evidence from literature, this review does not require ethical approval. Findings of our review will be disseminated to health stakeholders at policy meetings and conferences; published in a peer-review scientific journal; and disseminated on various social media platforms.
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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 | 0,194 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,014 |
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 ».