Best practices in public risk communication during enteric illness outbreak investigations: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Public risk communication is intended to inform and protect the health of individuals during enteric illness outbreaks. However, there is limited practical research that assesses the effectiveness of communication during outbreaks. The aim of this study was to identify best practices in public risk communication during enteric illness outbreak investigations. Methods A scoping review of five bibliographic databases and gray literature was conducted to identify studies that described public communication during foodborne, waterborne, or enteric zoonotic outbreaks. Eligibility criteria were applied to citations and then full text by two independent reviewers. Data from included studies was extracted and synthesized into categories. Evidence adequacy and agreement were assessed and used to assign an overall level of confidence for each best practice. Results In total, 25 studies were included with most studies occurring in North America and Western Europe. Seven principles, nine practices, and eight platforms were identified. Of these, six principles, four practices, and two platforms received a high confidence rating in their overall effectiveness. Discussion Effective risk communication during enteric illness outbreak investigations requires public health authorities to identify, characterize, tailor information to, and meaningfully engage with their target audiences, build relationships and collaborate with media outlets, and maintain and increase credibility to deliver trustworthy risk communication messages.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».