Unveiling Health Security Patterns in the European Union through a Hybrid Entropy-CoCoSo and K-Means Clustering Framework
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to examine health security (HeS) patterns across European Union (EU) member states to address intra-regional disparities in health security, align with EU-wide policy objectives, and propose evidence-based recommendations for harmonizing preparedness measures while respecting national sovereignty. Methods: This research employed a hybrid multi-criteria decision-making framework, combining the Entropy Weight Method and Combined Compromise Solution (CoCoSo), to assess and rank EU countries, drawing on six Global Health Security Index indicators. K-means clustering classified countries into three performance tiers: High, Intermediate, and Dangerous. Data from the GHSI (2019, 2021) and the aggregated 2017-2021 period were analyzed to track temporal trends and cross-regional performance disparities. A comparative analysis of HeS priorities with the African and Eastern Mediterranean (EMR) Regions further contextualized the EU's HeS landscape. Results: Detection and Reporting, and Rapid Response emerged as the most critical dimensions influencing performance, while Risk Environment and Compliance with Norms showed minimal differentiation. High-performing countries, such as Finland and Germany, demonstrated resilience in surveillance and rapid response, while lower-tier nations, Cyprus, Luxembourg, Malta, and Romania, exhibited systemic vulnerabilities in biosecurity and emergency planning. Post-2019, health system resilience gained prominence, while compliance and risk environment remained neglected. The temporal analysis highlighted post-pandemic shifts in health system disparities. Cross-regional comparisons underscoring context-specific challenges. Conclusion: This study highlights the need for targeted investments in surveillance systems, laboratory infrastructure, and crisis preparedness to address specific gaps in different clusters. A metrics-driven framework can reduce regional disparities, promoting equity in preparedness. Policymakers should adopt a collaborative approach to mitigate crises, using high-performing clusters as benchmarks.
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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 | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 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 ».