Considering social inequalities in health in COVID-19 response: insights from a French case study
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic highlighted the impact of social inequalities in health (SIH). Various studies have shown significant inequalities in mortality and morbidity associated with COVID-19 and the influence of social determinants of health. The objective of this qualitative case study was to analyze the consideration of SIH in the design of two key COVID-19 prevention and control interventions in France: testing and contact tracing. Interviews were conducted with 36 key informants involved in the design of the intervention and/or the government response to the pandemic as well as relevant documents (n = 15) were reviewed. We applied data triangulation and a hybrid deductive and inductive analysis to analyze the data. Findings revealed the divergent understandings and perspectives about SIH, as well as the challenges associated with consideration for these at the beginning stages of the pandemic. Despite a shared concern for SIH between the participants, an epidemiological frame of reference dominated the design of the intervention. It resulted in a model in which consideration for SIH appeared as a complement, with a clinical goal of the intervention: breaking the chain of COVID-19 transmission. Although the COVID-19 health crisis highlighted the importance of SIH, it did not appear to be an opportunity to further their consideration in response efforts. This article provides original insights into consideration for SIH in the design of testing and contact-tracing interventions based upon a qualitative investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».