COVID-19 preparedness and response in rural and remote areas: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review used the Arksey and O'Malley approach to explore COVID-19 preparedness and response in rural and remote areas to identify lessons to inform future health preparedness and response planning. A search of scientific and grey literature for rural COVID-19 preparedness and responses identified 5 668 articles published between 2019 and early 2022. A total of 293 articles were included, of which 160 (54.5%) were from high income countries and 106 (36.2%) from middle income countries. Studies focused mostly on the Maintenance of Essential Health Services (63; 21.5%), Surveillance, epidemiological investigation, contact tracing and adjustment of public health and social measures (60; 20.5%), Coordination and Planning (32; 10.9%); Case Management (30; 10.2%), Social Determinants of Health (29; 10%) and Risk Communication (22; 7.5%). Rural health systems were less prepared and national COVID-19 responses were often not adequately tailored to rural areas. Promising COVID-19 responses involved local leaders and communities, were collaborative and multisectoral, and engaged local cultures. Non-pharmaceutical interventions were applied less, support for access to water and sanitation at scale was weak, and more targeted approaches to the isolation of cases and quarantine of contacts were preferable to blanket lockdowns. Rural pharmacists, community health workers and agricultural extension workers assisted in overcoming shortages of health professionals. Vaccination coverage was hindered by weaker rural health systems. Digital technology enabled better coordination, communication, and access to health services, yet for some was inaccessible. Rural livelihoods and food security were affected through disruptions to local labour markets, farm produce markets and input supply chains. Important lessons include the need for rural proofing national health preparedness and response and optimizing synergies between top-down planning with localised planning and coordination. Equity-oriented rural health systems strengthening and action on rural social determinants is essential to better prepare for and respond to future outbreaks.
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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 | 0,030 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».