Priority setting for pandemic preparedness and response: A comparative analysis of COVID-19 pandemic plans in 12 countries in the Eastern Mediterranean Region
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has significantly disrupted health systems and exacerbated pre-existing resource gaps in the Eastern Mediterranean Region (WHO-EMRO). Active humanitarian and refugee crises have led to mass population displacement and increased health system fragility, which has implication for equitable priority setting (PS). We examine whether and how PS was included in national COVID-19 pandemic plans within EMRO. Methods: An analysis of COVID-19 pandemic response and preparedness planning documents from a sample of 12/22 countries in WHO-EMRO. We assessed the degree to which documented PS processes adhere to twenty established quality parameters of effective PS. Results: While all reviewed plans addressed some aspect of PS, none included all quality parameters. Yemen's plan included the highest number (9) of quality parameters, while Egypt's addressed the lowest (3). Most plans used evidence in their planning processes. While no plans explicitly identify equity as a criterion to guide PS; many identified vulnerable populations - a key component of equitable PS. Despite high concentrations of refugees, migrants, and IDPs in EMRO, only a quarter of the plans identified them as vulnerable. Conclusion: PS setting challenges are exacerbated by conflict and the resulting health system fragmentation. Systematic and quality PS is essential to tackle long-term health implications of COVID-19 for vulnerable populations in this region, and to support effective PS and equitable resource allocation.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».