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Enregistrement W4310942464 · doi:10.2196/41144

Health System Resilience in the Eastern Mediterranean Region: Perspective on the Recent Lessons Learned

2022· article· en· W4310942464 sur OpenAlexvenueno aff
Mirwais Amiri, Mohannad Al Nsour, Alvaro Alonso‐Garbayo, Abdulwahed Al Serouri, Adna Maiteh, Elsheikh Badr

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésPublic healthPublic relationsPolitical sciencePsychological resilienceResilience (materials science)WorkforceVulnerability (computing)Economic growthMedicinePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public health has a pivotal role in strengthening resilience at individual, community, and system levels as well as building healthy communities. During crises, resilient health systems can effectively adapt in response to evolving situations and reduce vulnerability across and beyond the systems. To engage national, regional, and international public health entities and experts in a discussion of challenges hindering achievement of health system resilience (HSR) in the Eastern Mediterranean Region, the Eastern Mediterranean Public Health Network (EMPHNET) held its seventh regional conference in Amman, Jordan, between November 15 and 18, 2021, under the theme "Towards Resilient Health Systems in the Eastern Mediterranean: Breaking Barriers." This viewpoint paper portrays the roundtable discussion of experts on the core themes of that conference. OBJECTIVE: Our aim was to provide insights on lessons learned from the past and explore new opportunities to attain more resilient health systems to break current barriers. METHODS: The roundtable brought together a panel of public health experts representing Field Epidemiology Training Programs (FETPs), Centers for Disease Control and Prevention in Atlanta, World Health Organization, EMPHNET, universities or academia, and research institutions at regional and global levels. To set the ground, the session began with four 10-12-minute presentations introducing the concept of HSR and its link to workforce development with an overall reflection on the matter and lessons learned through collective experiences. The presentations were followed by an open question and answer session to allow for an interactive debate among panel members and the roundtable audience. RESULTS: The panel discussed challenges faced by health systems and lessons learned in times of the new public health threats to move toward more resilient health systems, overcome current barriers, and explore new opportunities to enhance the HSR. They presented field experiences in building resilient health systems and the role of FETPs with an example from Yemen FETP. Furthermore, they debated the lessons learned from COVID-19 response and how it can reshape our thinking and strategies for approaching HSR. Finally, the panel discussed how health systems can effectively adapt and prosper in the face of challenges and barriers to recover from extreme disruptions while maintaining the core functions of the health systems. CONCLUSIONS: Considering the current situation in the region, there is a need to strengthen both pandemic preparedness and health systems, through investing in essential public health functions including those required for all-hazards emergency risk management. Institutionalized mechanisms for whole-of-society engagement, strengthening primary health care approaches for health security and universal health coverage, as well as promoting enabling environments for research, innovation, and learning should be ensured. Investing in building epidemiological capacity through continuous support to FETPs to work toward strengthening surveillance systems and participating in regional and global efforts in early response to outbreaks is crucial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,405
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,199 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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