COVID-19-related global health governance and population health priorities for health equity in G20 countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Since the declaration of the COVID-19 pandemic, the promotion of health equity including the health of various population sub-groups has been compromised, human rights jeopardised, and social inequities further exacerbated. Citizens worldwide, including in the Group of 20 (G20) countries, were affected by both global health governance (GHG) processes and decisions and public health measures taken by governments to respond to COVID-19. While it is critical to swiftly respond to COVID-19, little is known about how and to what extent the GHG is affecting population health priorities for health equity in global economies such as the G20 countries. This scoping review synthesised and identified knowledge gaps on how the COVID-19-related GHG is affecting population health priorities for policy, programme, and research in G20 countries. We followed the five-stage scoping review methodology promoted by Arksey and O'Malley and the PRISMA Extension for Scoping Reviews guidelines. We searched four bibliographic databases for references conducted in G20 countries and regions and published in English and French, between January 2020 and April 2023. Out of 4,625 references and after two phases of screening, 14 studies met the inclusion criteria. G20 countries included in the review were Australia, Brazil, Canada, China, France, India, Italy, Japan, Russia, South Africa, the United Kingdom, the United States of America, and the European Union. We found insufficient collaboration and coordination and misalignment among governance actors at multiple levels. In most cases, equity considerations were not prioritised while unequal consequences of COVID-19 public health measures on population groups were widely reported. COVID-19-related population health priorities mainly focused on upstream and midstream determinants of health. Our scoping review showed the stark inequities of COVID-19 public health outcomes, coupled with a prevalent lack of coherent collaboration and coordination among governance actors. Moreover, governance as an object of empirical study is still emerging when examining its intersection with global health and population health policy, programme, and research. An urgent shift is required to effectively act upon structural health determinants that include transformative and comprehensive policies for prevention, equity, resilience, and sustainable health.
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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 | 0,032 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».