The Global Health Security Index and Its Role in Shaping National COVID‑19 Response Capacities: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Following the introduction of the Global Health Security Index (GHSI), the coronavirus disease 2019 (COVID‑19) pandemic emerged as an unprecedented global health crisis, underscoring the need for robust health security frameworks and preparedness measures. This study conducts a scoping review to analyze the existing literature on the GHSI and assess national COVID‑19 responses across different countries. Method: A comprehensive search of electronic databases (EBSCO, EMBASE, PubMed, Scopus, and Web of Science) was conducted for articles published from 2020 to 2024. Search terms included “Global Health Security Index” and terms related to COVID‑19. The study followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‑analyses for Scoping Reviews (PRISMA‑ScR) guidelines. The Newcastle–Ottawa Scale (NOS), adjusted for cross‑sectional studies, was used for quality assessment. Results: A total of 3,243 studies were identified, of which 20 were finalized for data synthesis. Specific COVID‑19 parameters were analyzed to provide a comprehensive overview of each country’s pandemic response capacity. Among the selected studies, 17 (85%) had a low risk of bias, while 3 (15%) had a medium risk. Countries’ response capacities were categorized into five key parameters: detection, mortality, transmission, fatality, and recovery. Findings revealed significant discrepancies between GHSI scores and actual national responses, with some high‑scoring countries struggling to control the pandemic. This raises concerns about the GHSI’s predictive reliability. Conclusion: The study highlights that the GHSI does not fully capture a country’s capacity to respond effectively to COVID‑19. However, it remains a valuable tool for identifying gaps in pandemic preparedness. To enhance its relevance, the index should integrate a wider range of factors, including political leadership, governance, public health infrastructure, and socio‑cultural elements, which are crucial in managing public health emergencies.
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 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 | 0,051 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».