Examining priority setting in the national COVID-19 pandemic plans: A case study from countries in the WHO- South-East Asia Region (WHO-SEARO)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The World Health Organization- South-East Asia Region (WHO-SEARO) accounted for almost 17% of all the confirmed cases and deaths of COVID-19 worldwide. While the literature has documented a weak COVID-19 response in the WHO-SEARO, there has been no discussion of the degree to which this could have been influenced/ mitigated with the integration of priority setting (PS) in the region's COVID-19 response. The purpose of this paper is to describe the degree to which the COVID-19 plans from a sample of WHO-SEARO countries included priority setting. Methods: The study was based on an analysis of national COVID-19 pandemic response and preparedness planning documents from a sample of seven (of the eleven) countries in WHO-SEARO. We described the degree to which the documented priority setting processes adhered to twenty established quality indicators of effective PS and conducted a cross-country comparison. Results: All of the reviewed plans described the required resources during the COVID-19 pandemic. Most, but not all of the plans demonstrated political will, and described stakeholder involvement. However, none of the plans presented a clear description of the PS process including a formal PS framework, and PS criteria. Overall, most of the plans included only a limited number of quality indicators for effective PS. Discussion and conclusion: There was wide variation in the parameters of effective PS in the reviewed plans. However, there were no systematic variations between the parameters presented in the plans and the country's economic, health system and pandemic and PS context and experiences. The political nature of the pandemic, and its high resource demands could have influenced the inclusion of the parameters that were apparent in all the plans. The finding that the plans did not include most of the evidence-based parameters of effective PS highlights the need for further research on how countries operationalize priority setting in their respective contexts as well as deeper understanding of the parameters that are deemed relevant. Further research should explore and describe the experiences of implementing defined priorities and the impact of this decision-making on the pandemic outcomes in each country.
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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 | 0,022 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».