Public health nurses’ experiences during the H1N1/09 response
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: H1N1/09 was the first pandemic flu ever responded to with mass vaccinations. Public health nurses (PHNs) were pivotal in implementing the H1N1/09 vaccination clinics. With the ongoing threat of pandemic influenza and other viral outbreaks, much can be learned from these PHNs' H1N1/09 experiences. This study's purpose was to explore PHNs' experiences in the H1N1/09 mass vaccination clinics. DESIGN AND SAMPLE: In a qualitative interpretive description, 23 PHNs (16 immunizers, seven supervisors) who worked in a large Canadian municipal public health agency, participated in semistructured interviews. RESULTS: Three overarching themes were identified. 'Anticipating an Emergency' discusses participants' experiences learning about the pandemic response and their role preparation. 'Surviving the Chaos' reflects the challenges of the clinics, particularly during the first few hectic weeks of the response. 'Persevering Over Time' encompasses participants' experiences as they became familiar with clinics' operations and their own responsibilities. CONCLUSIONS: Participants' experiences have implications for future public health pandemic planning and research. Key recommendations include to communicate with PHNs in a timely manner about their clinic roles, and to provide PHNs with appropriate training to optimize clinics' operations. This will help support PHNs in their roles to protect the public and provide quality population care.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| 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 | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».