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Enregistrement W4307583512 · doi:10.1093/heapol/czac091

How have researchers defined institutions, politics, organizations and governance in research related to epidemic and pandemic response? A scoping review to map current concepts

2022· review· en· W4307583512 sur OpenAlexafffund
Austin Wu, Shivangi Khanna, Shelly Keidar, Peter Berman, Laura Jane Brubacher

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicPoliticsCorporate governancePolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakPublic administrationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Public relationsBusinessMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the literature on public health interventions and health outcomes in the context of epidemic and pandemic response has grown immensely. However, relatively few of these studies have situated their findings within the institutional, political, organizational and governmental (IPOG) context in which interventions and outcomes exist. This conceptual mapping scoping study synthesized the published literature on the impact of IPOG factors on epidemic and pandemic response and critically examined definitions and uses of the terms IPOG in this literature. This research involved a comprehensive search of four databases across the social, health and biomedical sciences as well as multi-level eligibility screening conducted by two independent reviewers. Data on the temporal, geographic and topical range of studies were extracted, then descriptive statistics were calculated to summarize these data. Hybrid inductive and deductive qualitative analysis of the full-text articles was conducted to critically analyse the definitions and uses of these terms in the literature. The searches retrieved 4918 distinct articles; 65 met the inclusion criteria and were thus reviewed. These articles were published from 2004 to 2022, were mostly written about COVID-19 (61.5%) and most frequently engaged with the concept of governance (36.9%) in relation to epidemic and pandemic response. Emergent themes related to the variable use of the investigated terms, the significant increase in relevant literature published amidst the COVID-19 pandemic, as well as a lack of consistent definitions used across all four terms: institutions, politics, organizations and governance. This study revealed opportunities for health systems researchers to further engage in interdisciplinary work with fields such as law and political science, to become more forthright in defining factors that shape responses to epidemics and pandemics and to develop greater consistency in using these IPOG terms in order to lessen confusion among a rapidly growing body of literature.

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)0,203
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,446
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2030,446
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,007
Bibliométrie0,0730,077
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0300,048
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,552
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,084 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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