Rapid Qualitative Approaches in Pandemic Research: Protocol for an Exploratory Qualitative Multimethod Study (VERDIQual) on Mpox in Italy, Nigeria, Thailand, and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent mpox outbreaks have underscored significant gaps in global preparedness for emerging and re-emerging infections. These outbreaks have disproportionately affected vulnerable and marginalized populations, exposing the weaknesses of health systems, particularly in resource-limited settings. The global spread of mpox beyond endemic African countries in 2022 and the emergence of a new Clade Ib in 2024 emphasize the pressing need for comprehensive and context-specific public health responses. We outline the protocol for an innovative multimethod qualitative study (VERDIQual [SARS-CoV-2 (and Mpox) Variants Evaluation in Pregnancy and Paediatrics Cohorts Qualitative Study]). This study is being conducted across 4 different countries and settings-Italy, Nigeria, Thailand, and the United Kingdom. OBJECTIVE: VERDIQual uses multiple qualitative methods to explore the lived experiences of different populations with mpox and frontline health care workers in endemic and nonendemic settings. With this approach, we aim to identify missed and new opportunities for effective public health messaging on prevention and treatment in this and future pandemics. METHODS: VERDIQual's flexible, multimethod approach integrates content analysis of news and social media, focus group discussions, semistructured interviews, and participatory photography. We apply intersectionality theory to capture perspectives from a diverse range of participants, including gay, bisexual, and other men who have sex with men, pregnant women, adolescents with mpox, and frontline health care workers providing mpox services. Data will be collected and analyzed using the rapid assessment procedure approach, enabling real-time data synthesis to provide timely and contextually relevant insights. We use a standardized approach to data integration at the interpretation stage, summarizing findings in a multimethod integration matrix to visualize and synthesize data by objective, method, and site. RESULTS: Data collection tools, including focus group discussions and semistructured interview topic guides, have been developed in collaboration with local community advisory boards. Data collection was completed by October 31, 2025, and analysis is ongoing. Teams across the 4 countries have identified media houses and social media platforms for inclusion in the news and social media analysis. Study results will be disseminated through peer-reviewed journals, scientific conferences, policy briefs, and stakeholder workshops and community events, with a focus on informing equitable and inclusive future public health responses to re-emerging infections. CONCLUSIONS: We expect our principal findings to be applicable to a range of settings. Our use of intersectionality theory will also facilitate considerations for intersecting identities and characteristics in equity-centered pandemic responses. Ultimately, we expect VERDIQual to inform pandemic preparedness, inclusive of people with stigmatized and vulnerable characteristics or identities. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/77321.
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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 | 0,092 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,011 |
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 ».