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Enregistrement W275240874 · doi:10.22605/rrh1781

Government bodies and their influence on the 2009 H1N1 health sector pandemic response in remote and isolated First Nation communities of sub-Arctic Ontario, Canada

2011· article· en· W275240874 sur OpenAlexafffundabout
Nadia A. Charania, Leonard J. S. Tsuji

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Ontario
Mots-clésGovernment (linguistics)Thematic analysisPandemicPublic relationsCommunity healthPolitical scienceEconomic growthHealth careGeographyQualitative researchMedicineSociologySocial scienceInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: First Nation communities were highly impacted by the 2009 H1N1 influenza pandemic. Multiple government bodies (ie federal, provincial, and First Nations) in Canada share responsibility for the health sector pandemic response in remote and isolated First Nation communities and this may have resulted in a fragmented pandemic response. This study aimed to discover if and how the dichotomy (or trichotomy) of involved government bodies led to barriers faced and opportunities for improvement during the health sector response to the 2009 H1N1 pandemic in three remote and isolated sub-arctic First Nation communities of northern Ontario, Canada. METHODS: A qualitative community-based participatory approach was employed. Semi-directed interviews were conducted with adult key informants (n=13) using purposive sampling of participants representing the two (or three) government bodies of each study community. Data were manually transcribed and coded using deductive and inductive thematic analysis to reveal positive aspects, barriers faced, and opportunities for improvement along with the similarities and differences regarding the pandemic responses of each government body. RESULTS: Primary barriers faced by participants included receiving contradicting governmental guidelines and direction from many sources. In addition, there was a lack of human resources, information sharing, and specific details included in community-level pandemic plans. Recommended areas of improvement include developing a complementary communication plan, increasing human resources, and updating community-level pandemic plans. CONCLUSIONS: Participants reported many issues that may be attributable to the dichotomy (or trichotomy) of government bodies responsible for healthcare delivery during a pandemic. Increasing formal communication and collaboration between responsible government bodies will assist in clarifying roles and responsibilities and improve the pandemic response in Canada's remote and isolated First Nation communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0310,012
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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