Public participation in decisions about measures to manage the COVID-19 pandemic: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, governments and health authorities faced tough decisions about infection prevention and control measures such as social distancing, face masks and travel. Judgements underlying those decisions require democratic input, as well as expert input. The aim of this review is to inform decisions about how best to achieve public participation in decisions about public health and social interventions in the context of a pandemic or other public health emergencies. OBJECTIVES: To systematically review examples of public participation in decisions by governments and health authorities about how to control the COVID-19 pandemic. DESIGN: We searched Participedia and relevant databases in August 2022. Two authors reviewed titles and abstracts and one author screened publications promoted to full text. One author extracted data from included reports using a standard data-extraction form. A second author checked 10% of the extraction forms. We conducted a structured synthesis using framework analysis. RESULTS: We included 24 reports (18 from Participedia). Most took place in high-income countries (n=23), involved 'consulting' the public (n=17) and involved public meetings (usually online). Two initiatives reported explicit support for critical thinking. 11 initiatives were formally evaluated (only three reported impacts). Many initiatives did not contribute to a decision, and 17 initiatives did not include any explicit decision-making criteria. CONCLUSIONS: Decisions about how to manage the COVID-19 pandemic affected nearly everyone. While public participation in those decisions had the potential to improve the quality of the judgements and decisions that were made, build trust, improve adherence and help ensure transparency and accountability, few examples of such initiatives have been reported and most of those have not been formally evaluated. Identified initiatives did point out potential good practices related to online engagement, crowdsourcing and addressing potential power imbalance. Future research should address improved reporting of initiatives, explicit decision-making criteria, support for critical thinking, engagement of marginalised groups and decision-makers and communication with the public. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: 358991.
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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 | 0,043 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».