Epidemiological landscape in Iran: A qualitative analysis of strengths, weaknesses, and growth potential
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Epidemiology deals with all aspects of wellness and diseases in communities. Due to the crucial contribution of epidemiology in basic and applied research, operationalization of social and health constellations, and advancing multidisciplinary science, this study aims to Epidemiological Landscape in Iran. STUDY DESIGN: Qualitative study. METHODS: This qualitative study employed semi-structured interviews with a purposive sampling of graduate students, faculty members, and professors with at least five years of experience in epidemiology from various medical universities. The research team, comprising three epidemiologists and one graduate student, ensured the validity of the interview guide. Data saturation was achieved after 17 interviews, focusing on challenges and opportunities in epidemiology, influenced by factors like health ministry policies and societal attitudes. Participants were asked about the ideal state of epidemiology, existing gaps, and their main concerns. The principal investigator confirmed understanding of the concepts presented, and data credibility was assessed through various criteria. The analysis involved coding participants' responses and categorizing them to streamline the findings into main and subcategories. All the qualitative analyses were conducted using MAXQDA (version 2020). RESULTS: The finding highlight epidemiology's critical role in addressing health problems, assessing population health, and diagnosing main issues. The COVID-19 pandemic provided unique opportunities to utilize epidemiological knowledge, which the IEA should amplify by employing epidemiologists in decision-making. However, challenges include limited job/training opportunities. Key limitations are restricting epidemiology to research, isolating it from health decision-making, lack of funding and resources at some universities, and ineffective public communication during pandemic. Strengths are experienced epidemiologists, the IEA, enthusiastic students, and active participation in managing the pandemic. Opportunities include a growing need for epidemiology among policymakers, positive feedback on its role in infectious disease control, and research opportunities for students. CONCLUSIONS: The study identified significant challenges but also strengths and opportunities for epidemiology in Iran. Key recommendations include strengthening collaboration with policymakers, improving education, supporting young epidemiologists, and reinforcing the IEA.
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 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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».