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Enregistrement W4404142921 · doi:10.1186/s12879-024-10168-8

Epidemic preparedness and response capacity against infectious disease outbreaks in 186 countries, 2018–2022

2024· article· en· W4404142921 sur OpenAlexaff
Paul Eze, Judith Chidumebi Idemili, Friday Onwubiko Nwoko, Nigel James, Lucky Osaheni Lawani

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical microbiologyPreparednessOutbreakParasitologyInfectious disease (medical specialty)Tropical medicineEnvironmental healthMedicineVirologyDiseaseInternal medicinePolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Disruptive public health risks and events, including infectious disease outbreaks, are inevitable, but their effects can be mitigated by investing in prevention and preparedness. We assessed the epidemic preparedness and response capacities of health systems in 186 countries from 2018 to 2022. METHODS: We utilized data from the International Health Regulations (IHR) State Party Self-Assessment Annual Reporting (SPAR) submissions to assess health systems' IHR capacities to (1) prevent, (2) detect, (3) respond, (4) enable resources and coordinate, and (5) ensure operational readiness from 2018 to 2022. We categorized the IHR capacities into five levels, with level 1 denoting the lowest level of national capacity and level 5 the highest. We calculated each index's capacity level as the arithmetic mean of its related indicators and analyzed changes over time using the Mann-Kendall nonparametric trend test. RESULTS: SPAR reporting marginally improved from 92.9% (182 of 196 countries) in 2018 to 94.9% (186 of 196 countries) in 2022, with considerable improvement in all five capacity domains over this period: prevention (58.4 in 2018 to 66.5 in 2022), detection (74.7 to 78.3), response (56.5 to 67.8), enabling resources and coordination (63.0 to 68.3), and ensuring operational readiness (62.8 to 69.9). From the 2022 submissions, 116 (62%) countries reported functional (Level 4 or 5) prevention capacity, 162 (87%) had functional detection capacity, 118 (63%) had functional response capacity, 121 (65%) had functional enabling resources and coordination capacity, and 133 (72%) had functional operational readiness against public health events. Across all the indexes, the WHO African Region reported the fewest countries with functional capacity in these domains. CONCLUSIONS: There was an overall increase in functional capacity across all five domains at both global and regional levels; and a high percentage of countries achieved functional capacity across all domains in 2022. However, a significant number of countries, particularly in the Global South, have yet to achieve functional competence in these capacities, leaving the world vulnerable to the persistent risk of epidemics and infectious biohazards. Strengthening IHR competencies through local, national, and global engagements must be urgently prioritized to achieve global health security against infectious diseases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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