Building Resilient and Responsive Health Research Systems:Responses and the Lessons Learned from the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic highlighted the crucial role of robust health research systems (HRSs) in supporting effective public health responses. Understanding the responses and lessons learned from HRS during the pandemic is vital for future preparedness. METHODS: This environmental scan examined high income Countries with a HRS that responded to the COVID-19 pandemic using both academic and grey literature sources to gather comprehensive insights into these areas. The analysis was structured using an organizing framework to facilitate systematic extraction and synthesis of relevant information. A total of 5336 sources were identified of which 3609 were screened following duplicate removal. A total of 117 full-text sources were reviewed leading to 65 being included. FINDINGS: Effective interdisciplinary and cross-sector collaborations significantly enhanced the capacity to respond to the pandemic. Clear and streamlined governance structures were essential for coordinated efforts across various entities, facilitating swift decision-making and resource allocation. The robustness of pre-existing research infrastructures played a crucial role in the rapid mobilization of resources and execution of large-scale research projects. Knowledge mobilization efforts were vital in disseminating research findings promptly to inform public health responses. Continuous tracking and evaluation of health research activities enabled real-time adjustments and informed decision-making. Rapid identification and funding of research priorities, including vaccine and therapeutic development, were critical in addressing urgent public health needs. Effective resource allocation and capacity-building efforts ensured focused and accelerated research responses. Comprehensive strategic planning, involving stakeholder engagement and robust monitoring tools, was essential for aligning research efforts with health system needs. CONCLUSION: The findings underscore the necessity of flexible funding mechanisms, enhanced data-sharing practices and robust strategic planning to prepare for future health emergencies. Policy implications emphasize the need for sustained investments in health policy and systems research (HPSR) and the development of comprehensive governance frameworks. Research implications highlight the importance of community engagement and interdisciplinary partnerships. For decision-makers, the study stresses the importance of rapid response mechanisms and evidence-based policy making. Health research systems must prioritize maintaining adaptable infrastructures and strategic planning to ensure effective crisis response. Despite potential biases and the rapidly evolving context, this comprehensive analysis provides valuable lessons for strengthening HRSs to address future public health challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,148 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,027 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».