Understanding the Impacts of Maritime Disruption Transportation to Hospital-Based Acute Health Care Supplies and Personnel in Coastal and Geographically Isolated Communities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to identify maritime transportation disruption impacts on available health care supplies and workers necessary to deliver hospital-based acute health care in geographically isolated communities post-disaster. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 25 key informants knowledgeable about the hospital-based acute health care supply chain and workforce emergency management plans and procedures in 2 coastal communities in British Columbia. These locations were accessed primarily through maritime transportation, including one urban center and one smaller, more remote community. Interview transcriptions were thematically analyzed. RESULTS: Critical vulnerabilities to hospital-based acute health care delivery due to a maritime transportation disruption identified include lack of information about the existing supply chain, lack of formal plans and agreements, and limited local supply storage and workforce capacity. Measures to decrease vulnerability and enhance system capacity can be fostered to enhance acute health care system resilience for these and other geographically isolated communities. CONCLUSIONS: A maritime transportation disruption has the potential to impact the availability of hospital-based health care supplies and health care personnel necessary to deliver acute health care in coastal communities post-disaster. Multisector engagement is required to address complex interdependencies and competing priorities in emergency response. Additional research and public-private collaboration is necessary to quantify potential impacts of maritime transportation disruption on the acute health care system. (Disaster Med Public Health Preparedness. 2019;13:440-448).
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».