Priority setting in times of crises: an analysis of priority setting for the COVID-19 response in the Western Pacific Region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While priority setting is recognized as critical for promoting accountability and transparency in health system planning, its role in supporting rational, equitable and fair pandemic planning and responses is less well understood. This study aims to describe how priority setting was used to support planning in the initial stage of the pandemic response in a subset of countries in the Western Pacific Region (WPR). METHODS: We purposively sampled a subset of countries from WPR and undertook a critical document review of the initial national COVID-19 pandemic response plans. A pre-specified tool guided data extraction and the analysis examined the use of quality parameters of priority setting, and equity considerations. RESULTS: Nine plans were included in this analysis, from the following countries: Papua New Guinea, Tonga, The Philippines, Fiji, China, Australia, New Zealand, Japan, and Taiwan. Most commonly the plans described strong political will to respond swiftly, resource needs, stakeholder engagement, and defined the roles of institutions that guided COVID-19 response decision-making. The initial plans did not reflect strong evidence of public engagement or considerations of equity informing the early responses to the pandemic. CONCLUSION: This study advances an understanding of how priority setting and equity considerations were integrated to support the development of the initial COVID-19 responses in nine countries in WPR and contributes to the literature on health system planning during emergencies. This baseline assessment reveals evidence of the common priority setting parameters that were deployed in the initial responses, the prioritized resources and equity considerations and reinforces the importance of strengthening health system capacity for priority setting to support future pandemic preparedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».