Latest revisions to the International Health Regulations will fail to prevent future travel chaos
Notice bibliographique
Résumé
The poor management of public health risks associated with travel by most countries proved among the most contentious issue areas during the COVID-19 pandemic. Evidence from previous outbreaks suggested travel restrictions were largely unnecessary and counterproductive to timely reporting. This led to initial WHO recommendations against the use of travel restrictions. Substantial evidence of the role of human travel in spreading SARS-CoV-2 worldwide throughout the evolving pandemic supported new thinking about the use of different types of travel measures (ie, screening, restrictions, quarantine, immunity documentation) to limit the introduction of SARS-CoV-2 into jurisdictions with low incidence and onward transmission. However, governments failed to work together, undermining public health goals. In addition, profound secondary impacts were caused by uncoordinated, frequently changing and poorly evidenced use of travel measures. Alongside the need to better understand what, when and how travel measures should be used during public health emergencies of international concern, improved global governance is required. Recently adopted revisions to the International Health Regulations (IHR), notably Article 43, failed to change current rules and commitments. Travel measures are also not being addressed in the negotiation of a pandemic agreement. Evolving evidence from COVID-19 supports a risk-based approach but global consensus on a standardised methodology remains needed. Setting aside further IHR revision, this methodology and guidelines could be advanced through a WHO technical working group. A risk-based decision instrument that incorporates pathogen and jurisdictional characteristics, and public health and social, political and economic risk analysis could then be developed as a new IHR annex.
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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 | 0,078 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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 ».