General Practice and Pandemic Influenza: A Framework for Planning and Comparison of Plans in Five Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although primary health care, and in particular, general practice will be at the frontline in the response to pandemic influenza, there are no frameworks to guide systematic planning for this task or to appraise available plans for their relevance to general practice. We aimed to develop a framework that will facilitate planning for general practice, and used it to appraise pandemic plans from Australia, England, USA, New Zealand and Canada. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We adapted the Haddon matrix to develop the framework, populating its cells through a multi-method study that incorporated the peer-reviewed and grey literature, interviews with general practitioners, practice nurses and senior decision-makers, and desktop simulation exercises. We used the framework to analyse 89 publicly-available jurisdictional plans at similar managerial levels in the five countries. The framework identifies four functional domains: clinical care for influenza and other needs, public health responsibilities, the internal environment and the macro-environment of general practice. No plan addressed all four domains. Most plans either ignored or were sketchy about non-influenza clinical needs, and about the contribution of general practice to public health beyond surveillance. Collaborations between general practices were addressed in few plans, and inter-relationships with the broader health system, even less frequently. CONCLUSIONS: This is the first study to provide a framework to guide general practice planning for pandemic influenza. The framework helped identify critical shortcomings in available plans. Engaging general practice effectively in planning is challenging, particularly where governance structures for primary health care are weak. We identify implications for practice and for research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».