Experts’ Opinions on the Sustainable Use of Digital Health Tools for Effective Future Pandemic Preparedness and Response: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The COVID-19 pandemic demonstrated the potential role of digital health tools in enhancing pandemic preparedness and response. These tools became essential, supporting not only health care delivery but also decision-making, communication, case identification, contact tracing, surveillance, vaccination rollout, and intervention evaluation. The interest in applying digital health tools to pandemic preparedness and response motivated conversations about digital epidemiology—a field of study that aims to provide insight into health and disease determinants by leveraging diverse digital data sources. In a globalized world, effective preparedness and response to pandemics require coordinated global action. OBJECTIVE This study investigates experts’ opinions on strategies for improving global health security through the effective use of digital epidemiology, considering the current landscape of digital determinants of health. METHODS Epidemiologists, public health specialists, data scientists, and professionals with expertise in various components of digital health were recruited through convenience and snowball sampling methods. Their opinions were elicited using an electronic questionnaire developed by the authors in Research Electronic Data Capture (REDCap; Vanderbilt University). To ensure a global perspective, participants were recruited from Africa, North America, Oceania, and Europe. Thematic analysis and the strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis framework were used to analyze participants’ responses. RESULTS Most participants were familiar with the concept of digital epidemiology and expressed positive sentiments about its potential in strengthening global health security. Privacy and security, along with ethical and legal considerations, were ranked by most experts as high priority areas that decision-makers and implementers must consider to ensure sustainable integration of digital epidemiology tools in future pandemic preparedness and response. A SWOT analysis of participants’ views on the promise of digital epidemiology revealed fewer strengths and more weaknesses compared to other components of the analysis framework. CONCLUSIONS This study highlights the growing recognition of digital epidemiology as a critical tool for enhancing global health security, particularly using nontraditional data sources and emerging technologies, including artificial intelligence. The study affirms the need for a globally coordinated approach to governance, regulation, and investment in digital health infrastructure to ensure the responsible and effective application of digital innovations in epidemiological practice.
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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 | 0,036 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».