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Enregistrement W4391707517 · doi:10.1016/j.puhe.2024.01.003

The state of integrated disease surveillance globally: synthesis report of a mixed methods study

2024· review· en· W4391707517 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Lee, Bjørn G Iversen, Sadaf Lynes, Jean‐Claude Desenclos, J.E. Bezuidenhoudt, Gerd Flodgren, Thidar Pyone

Notice bibliographique

RevuePublic Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésDisease surveillanceState (computer science)DiseaseEnvironmental healthMedicineComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Disease surveillance is an essential public health function needed to prevent, detect, monitor and respond to health threats. Integrated disease surveillance (IDS) enhances its utility and has been advocated for decades by the World Health Organization. This study sought to examine the state of IDS implementation worldwide. STUDY DESIGN: The study used a concurrent mixed methods approach consisting of a systematic scoping review of the literature on IDS, a survey of International Association of National Public Health Institutes (IANPHI) members and qualitative deep dive case studies in seven countries. METHODS: This report collates, analyses and synthesises the findings from the three components. The scoping review consisted of a review of summarised evidence on IDS. Eight reviews and five primary studies were included. The cross-sectional survey was conducted of 110 IANPHI members representing ninety-five countries. Qualitative case studies were conducted in Malawi, Mozambique, Uganda, Pakistan, Canada, Sweden, and England, which involved thirty-four focus group discussions and forty-eight key informant interviews. RESULTS: In the different countries, IDS is conceptualised differently and there are differing levels of maturity of IDS functions. Although the role of National Public Health Institutes has not been well defined in the IDS, they play a significant role in IDS in many countries. Fragmentation between sectors and resourcing (human and financial) issues were common. Good governance measures such as appropriate legislative and regulatory frameworks and roles and responsibilities for IDS were often unclear. The COVID-19 pandemic has strengthened some surveillance systems, often through leveraging existing respiratory surveillance systems. In some instances, improvements were seen only for COVID-19 related data but these changes were not sustained. Evaluation of IDS was also reported to be weak. CONCLUSIONS: Integration should be driven by a clear purpose and contextualised. Political commitment, clear governance, and resourcing are needed. Technology and the establishment of technical communities of practice may help. However, the complexity and cost of integration should not be under-estimated, and further economic and impact evaluations of IDS are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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