to pandemic response capacity in the Greater Mekong Subregion
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is increasing perception that countries cannot work in isolation to militate against the threat of pandemic influenza. In the Greater Mekong Subregion (GMS) of Asia, high socio-economic diversity and fertile conditions for the emergence and spread of infectious diseases underscore the importance of transnational cooperation. Investigation of healthcare resource distribution and inequalities can help determine the need for, and inform decisions regarding, resource sharing and mobilisation. Methods: We collected data on healthcare resources deemed important for responding to pandemic influenza through surveys of hospitals and district health offices across four countries of the GMS (Cambodia, Lao PDR, Thailand, Vietnam). Focusing on four key resource types (oseltamivir, hospital beds, ventilators, and health workers), we mapped and analysed resource distributions at province level to identify relative shortages, mismatches, and clustering of resources. We analysed inequalities in resource distribution using the Gini coefficient and Theil index. Results: Three quarters of the Cambodian population and two thirds of the Laotian population live in relatively underserved provinces (those with resource densities in the lowest quintile across the region) in relation to health workers, ventilators, and hospital beds. More than a quarter of the Thai population is relatively underserved for health workers and oseltamivir. Approximately one fifth of the Vietnamese population is underserved for beds and
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».