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Enregistrement W4405080033 · doi:10.1186/s12889-024-20893-z

The complexity of addressing equity in COVID-19-related global health governance and population health research priorities in Canada: a multilevel qualitative study

2024· article· en· W4405080033 sur OpenAlexafffundabout
Muriel Mac-Seing, Erica Di Ruggiero

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPublic healthGlobal healthEquity (law)Health equityPopulationPopulation healthHealth services researchHealth policyAccountabilityQualitative researchMedicineEconomic growthPublic relationsEnvironmental healthPolitical scienceSociologyNursingSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since COVID-19 emerged in 2020, the promotion of health equity, including in research, has further been challenged worldwide by both global health governance (GHG) processes and decisions, and national public health control measures. These global and national decisions have also led to the 'covidization' of health research agendas where resources have been massively channelled to address COVID-19, especially during the first years of the pandemic. This situation could potentially result in current and future population health research priorities not explicitly tackling equity as a central tenet. The study objective examined how and to what extent the COVID-19-related GHG architecture is affecting population health research priorities in Canada. METHODS: We conducted a multilevel qualitative study informed by the intersectionality-based policy analysis and multiple streams frameworks. We collected and thematically analysed data from four groups of respondents (n = 35: researchers, research funders and global and public health research institutes in Canada, and WHO/international actors) and an interactive feedback workshop (n = 40 participants). RESULTS: Study findings generated four main themes. First, both global and national COVID-19 responses failed to address equity considerations, especially among populations in situations of vulnerability and marginalisation. Second, the integrated examination of funding, equity, and accountability was judged as necessary determinants of GHG and population health research priorities in Canada. Third, contrary to common beliefs about COVID-19, the consequences were not all negative, but they were also positive and unintended, and lessons can be learned. Fourth, study respondents proposed multiple recommendations to address inequities in the complex intersection between COVID-19-related GHG and population health research in Canada. CONCLUSION: This study provides substantial evidence of the multilayered and complex intersection between COVID-19-related GHG and population health research priorities in Canada. Although the window of opportunity was slim according to study respondents, there was still a unique collective effort to address COVID-19-related socioeconomic and health inequities by considering the numerous recommendations proposed by the four groups of study respondents. These recommendations can directly contribute to improving knowledge of global and national population health and equity research strategies in the context of an evolving pandemic and for policy- and decision-makers to adjust and rectify the course of global and public health governance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0350,021
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,575
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,033 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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