A rapid review of best practices in the development of risk registers for public health emergency management
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Public health organizations (PHO) must prepare to respond to a range of emergencies. This represents an ongoing challenge in an increasingly connected world, where the scope, complexity, and diversity of public health threats (PHT) have expanded, as exemplified by the COVID-19 pandemic. Risk registers (RR) offer a framework for identifying and managing threats, which can be employed by PHOs to better identify and characterize health threats. The aim of this review is to establish best practices (BP) for the development of RRs within Public Health Emergency Management (PHEM). Methods: In partnership with a librarian from Health Canada (HC), and guided by the Cochrane Rapid Review Guideline, journal articles were retrieved through MEDLINE, and a comprehensive search strategy was applied to obtain grey literature through various databases. Articles were limited to those that met the following criteria: published on or after January 1, 2010, published in the English language and published within an Organisation for Economic Co-operation and Development setting. Results: 57 articles were included for synthesis. 41 papers specifically discussed the design of RRs. The review identified several guidelines to establish RRs in PHEM, including forward-looking, multidisciplinary, transparent, fit-for-purpose, and utilizing a systems approach to analyze and prioritize threats. Expert consultations, literature reviews, and prioritization methods such as multi-criteria-decision-analysis (MCDA) are often used to support the development of RRs. A minimum five-year-outlook is applied to assess PHTs, which are revisited yearly, and iteratively revised as new knowledge arises. Discussion: Based upon this review, RRs offer a systems approach to PHEM that can be expanded to facilitate the analysis of disparate threats. These approaches should factor in the multidimensionality of threats, need for multi-sectoral inputs, and use of vulnerability analyses that consider inherent drivers. Further research is needed to understand how drivers modify threats. The BPs and recommendations highlighted in our research can be adopted in the practice of PHEM to characterize the public health (PH) risk environment at a given point in time and support PHOs policy and decision-making.
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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 | 0,049 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 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 ».