Conceptual analysis of health systems resilience: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
System resilience has long been an area of study, and the term has become increasingly used across different sectors. Studies on resilience in health systems are more recent, multiplying particularly since the 2014 Ebola epidemic in West Africa. The World Health Organization (WHO) is calling for national governments to increase the resilience of their health systems. Concepts help define research objects and guide the analysis. Yet, to be useful, concepts need to be clear and precise. We aimed to improve the conceptual understanding of health systems resilience by conducting a scoping review to describe the state of knowledge in this area. We searched for literature in 10 databases, and analyzed data using a list of themes. We evaluated the clarity and the precision of the concept of health systems resilience using Daigneault & Jacob's three dimensions of a concept: term, sense, and referent. Of the 1091 documents initially identified, 45 met the inclusion criteria. Term: multiple terms are used, switching from one to the other to speak about the same subject. Sense: there is no consensus yet on a unique definition. Referent: the magnitude and nature of events that resilient health systems face differ with context, covering a broad range of situations from sudden crisis to everyday challenges. The lack of clarity in this conceptualization hinders the expansion of knowledge, the creation of reliable analytical tools, and the effectiveness of communication. The current conceptualization of health systems resilience is too scattered to enable the enhancement of this concept with great potential, opening a large avenue for future research.
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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 | 0,019 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».