Financing pandemic prevention, preparedness and response: lessons learned and perspectives for future
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The attainment of global health security goals and universal health coverage will remain a mirage unless African health systems are adequately funded to improve resilience to public health emergencies. The COVID-19 pandemic exposed the global inequity in accessing medical countermeasures, leaving African countries far behind. As we anticipate the next pandemic, improving investments in health systems to adequately finance pandemic prevention, preparedness, and response (PPPR) promptly, ensuring equity and access to medical countermeasures, is crucial. In this article, we analyze the African and global pandemic financing initiatives and put ways forward for policymakers and the global health community to consider. METHODS: This article is based on a rapid literature review and desk review of various PPPR financing mechanisms in Africa and globally. Consultation of leaders and experts in the area and scrutinization of various related meeting reports and decisions have been carried out. MAIN TEXT: The African Union (AU) has demonstrated various innovative financing mechanisms to mitigate the impacts of public health emergencies in the continent. To improve equal access to the COVID-19 medical countermeasures, the AU launched Africa Medical Supplies Platform (AMSP) and Africa Vaccine Acquisition Trust (AVAT). These financing initiatives were instrumental in mitigating the impacts of COVID-19 and their lessons can be capitalized as we make efforts for PPPR. The COVID-19 Response Fund, subsequently converted into the African Epidemics Fund (AEF), is another innovative financing mechanism to ensure sustainable and self-reliant PPPR efforts. The global initiatives for financing PPPR include the Pandemic Emergency Financing Facility (PEF) and the Pandemic Fund. The PEF was criticized for its inadequacy in building resilient health systems, primarily because the fund ignored the prevention and preparedness items. The Pandemic Fund is also being criticized for its suboptimal emphasis on the response aspect of the pandemic and non-inclusive governance structure. CONCLUSIONS: To ensure optimal financing for PPPR, we call upon the global health community and decision-makers to focus on the harmonization of financing efforts for PPPR, make regional financing mechanisms central to global PPPR financing efforts, and ensure the inclusivity of international finance governance systems.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».