Bridging complexity theory and resilience to develop surge capacity in health systems
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Health systems are periodically confronted by crises - think of Severe Acute Respiratory Syndrome, H1N1, and Ebola - during which they are called upon to manage exceptional situations without interrupting essential services to the population. The ability to accomplish this dual mandate is at the heart of resilience strategies, which in healthcare systems involve developing surge capacity to manage a sudden influx of patients. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach This paper relates insights from resilience research to the four "S" of surge capacity (staff, stuff, structures and systems) and proposes a framework based on complexity theory to better understand and assess resilience factors that enable the development of surge capacity in complex health systems. Findings Detailed and dynamic complexities manifest in different challenges during a crisis. Resilience factors are classified according to these types of complexity and along their temporal dimensions: proactive factors that improve preparedness to confront both usual and exceptional requirements, and passive factors that enable response to unexpected demands as they arise during a crisis. The framework is completed by further categorizing resilience factors according to their stabilizing or destabilizing impact, drawing on feedback processes described in complexity theory. Favorable order resilience factors create consistency and act as stabilizing forces in systems, while favorable disorder factors such as diversity and complementarity act as destabilizing forces. Originality/value The framework suggests a balanced and innovative process to integrate these factors in a pragmatic approach built around the fours "S" of surge capacity to increase health system resilience.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,029 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».