Was priority setting considered in COVID-19 response planning? A global comparative analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic forced governments across the world to consider how to prioritize resource allocation. Most countries produced pandemic preparedness plans that guide and coordinate healthcare, including how to allocate scarce resources such as ventilators, human resources, and therapeutics. The objective of this study was to compare and contrast the extent to which established parameters for effective priority setting (PS) were incorporated into COVID-19 pandemic response planning in several countries around the world. Methods: We used the Kapriri and Martin framework for effective priority setting and performed a quantitative descriptive analysis to explore whether and how countries' type of health system, political, and economic contexts impacted the inclusion of those parameters in their COVID-19 pandemic plans. We analyzed 86 country plans across six regions of the World Health Organization. Results: The countries sampled represent 40% of nations in AFRO, 54.5% of EMRO, 45% of EURO, 46% of PAHO, 64% of SEARO, and 41% of WPRO. They also represent 39% of all HICs in the world, 39% of Upper-Middle, 54% of Lower-Middle, and 48% of LICs. No pattern in attention to parameters of PS emerged by WHO region or country income levels. The parameters: evidence of political will, stakeholder participation, and use of scientific evidence/ adoption of WHO recommendations were each found in over 80% of plans. We identified a description of a specific PS process in 7% of the plans; explicit criteria for PS in 36.5%; inclusion of publicity strategies in 65%; mention of mechanisms for appealing decisions or implementing procedures to improve internal accountability and reduce corruption in 20%; explicit reference to public values in 15%; and a description of means for enhancing compliance with the decisions in 5%. Conclusion: The findings provide a basis for policymakers to reflect on their prioritization plans and identify areas that need to be strengthened. Overall, there is little consideration for explicit prioritization processes and tools and restricted attention to equity considerations; this may be a starting point for policymakers interested in improving future preparedness and response planning. Although the study focused on the COVID-19 pandemic, priority setting remains one of the policymakers' most prominent challenges. Policymakers should consider integrating systematic priority setting in their routine decision-making processes.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle