pH1N1 - a comparative analysis of public health responses in Ontario to the influenza outbreak, public health and primary care: lessons learned and policy suggestions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ontario's 36 Public Health Units (PHUs) were responsible for implementing the H1N1 Pandemic Influenza Plans (PIPs) to address the first pandemic influenza virus in over 40 years. It was the first under conditions which permitted mass immunization. This is therefore the first opportunity to learn and document what worked well, and did not work well, in Ontario's response to pH1N1, and to make recommendations based on experience. METHODS: Our objectives were to: describe the PIP models, obtain perceptions on outcomes, lessons learned and to solicit policy suggestions for improvement. We conducted a 3-phase comparative analysis study comprised of semi-structured key informant interviews with local Medical Officers of Health (n=29 of 36), and Primary Care Physicians (n=20) and in Phase 3 with provincial Chief-Medical Officers of Health (n=6) and a provincial Medical Organization. Phase 2 data came from a Pan-Ontario symposium (n=44) comprised leaders representing: Public Health, Primary Care, Provincial and Federal Government. RESULTS: PIPs varied resulting in diverse experiences and lessons learned. This was in part due to different PHU characteristics that included: degree of planning, PHU and Primary Care capacity, population, geographic and relationships with Primary Care. Main lessons learned were: 1) Planning should be more comprehensive and operationalized at all levels. 2) Improve national and provincial communication strategies and eliminate contradictory messages from different sources. 3) An integrated community-wide response may be the best approach to decrease the impact of a pandemic. 4) The best Mass Immunization models can be quickly implemented and have high immunization rates. They should be flexible and allow for incremental responses that are based upon: i) pandemic severity, ii) local health system, population and geographic characteristics, iii) immunization objectives, and iv) vaccine supply. CONCLUSION: "We were very lucky that pH1N1 was not more severe." Consensus existed for more detailed planning and the inclusion of multiple health system and community stakeholders. PIPs should be flexible, allow for incremental responses and have important decisions (E.g., under which conditions Public Health, Primary Care, Pharmacists or others act as vaccine delivery agents.) made prior to a crisis.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».