A global comparative analysis of the the inclusion of priority setting in national COVID-19 pandemic plans: A reflection on the methods and the accessibility of the plans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the swift governments' response to the COVID-19 pandemic, there remains a paucity of literature assessing the degree to which; priority setting (PS) was included in the pandemic plans and the pandemic plans were publicly accessible. This paper reflects on the methods employed in a global comparative analysis of the degree to which countries integrated PS into their COVID-19 pandemic plans based on Kapiriri & Martin's framework. We also assessed if the accessibility of the plans was related to the country's transparency index. METHODS: Through a three stage search strategy, we accessed and reviewed 86 national COVID-19 pandemic plans (and 11 Canadian provinces and territories). Secondary analysis assessed any alignment between the readily accessible plans and the country's transparency index. RESULTS AND CONCLUSION: 71 national plans were readily accessible while 43 were not. There were no systematic differences between the countries whose plans were readily available and those whose plans were 'missing'. However, most of the countries with 'missing' plans tended to have a low transparency index. The framework was adapted to the pandemic context by adding a parameter on the need to plan for continuity of priority routine services. While document review may be the most feasible and appropriate approach to conducting policy analysis during health emergencies, interviews and follow up document review would assess policy implementation.
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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 | 0,083 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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 ».