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Enregistrement W4319958277 · doi:10.1136/bmjopen-2022-062960

Getting ready to act: theorising a stepwise transition into crisis response at points of entry based on interviews with COVID-19 responders and a military preparedness framework

2023· article· en· W4319958277 sur OpenAlexaff
Doret de Rooij, Jacobine Janse, Jörg Raab, Aura Timen

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePreparednessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicTransition (genetics)Medical emergencyPublic relationsVirologyManagementPathologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Points of entry (POE) have an important role in timely national response to infectious diseases threats. However, a guiding framework is lacking for the transition from generic preparedness into optimally specified response for an imminent infectious disease threat, a step called 'operational readiness'. OBJECTIVE: We aim to contribute to the conceptual closure of this preparedness-response gap for infectious disease control at POE by providing content to the operational readiness concept. DESIGN: We first explored the NATO Combat Readiness (NCR) concept for its applicability on infectious disease control at POE, as the military discipline faces the same need of being flexible in preparing for unknown threats. Concepts of the NCR that support the transition into response to a specific threat were integrated into the operational readiness concept. To explore the added value of the concept in practice, we conducted and analysed semistructured interviews of professionals at European POE (n=24) responsible for the early COVID-19 response. RESULTS: Based on the NCR, operational readiness builds on the fact that activating the response capabilities and capacities to a specific threat requires time. For professionals at POE, the transition from generic preparedness into the COVID-19 response led to challenges in specifying response plans, dealing with an overload of information, while experiencing shortages of public health staff. These challenges could be covered within operational readiness by defining the time and the specific staging needed to upgrade response capabilities and capacities. DISCUSSION: We conclude that a guiding framework for operational readiness seems appropriate in relation to the many activities and challenges POE have had to face during the COVID-19 response. Operational readiness is mainly defined by the time dimension required to deploy the response to a specific threat. However, integrating this conceptual framework into practice requires structural and sustainable investments in outbreak preparedness.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,031
Communication savante0,0110,020
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,368 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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