Learning From COVID-19: What Would It Take to Be Better Prepared in the Eastern Mediterranean Region?
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 transmission in the Eastern Mediterranean Region (EMR) was influenced by various factors such as conflict, demographics, travel and social restrictions, migrant workers, weak health systems, and mass gatherings. The countries that responded well to COVID-19 had high-level political commitment, multisectoral coordination, and existing infrastructures that could quickly mobilize. However, some EMR countries faced challenges due to political instability and fragile health systems, which hindered their response strategies. The pandemic highlighted the region's weak health systems and preparedness, fragmented surveillance systems, and lack of trust in information sharing. COVID-19 exposed the disruption of access and delivery of essential health services as a major health system fragility. In 2020, the World Health Organization (WHO) conducted a global pulse survey, which demonstrated that the EMR experienced the highest disruption in health services compared to other WHO regions. However, thanks to prioritization by the WHO and its member states, significant improvement was observed in 2021 during the second round of the WHO's National Pulse Survey. The pandemic underscored the importance of political leadership, community engagement, and trust and emphasized that investing in health security benefits everyone. Increasing vaccine coverage, building regional capacities, strengthening health systems, and working toward universal health coverage and health security are all priorities in the EMR. Emergency public health plays a key role in preparing for and responding to pandemics and biological threats. Integrating public health into primary care and investing in public health workforce capacity building is essential to reshaping public health and health emergency preparedness.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».