Perceptions of postoutbreak management by management and healthcare workers of a Middle East respiratory syndrome outbreak in a tertiary care hospital: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examines perceptions of the operational and organisational management of a major outbreak of Middle East Respiratory Syndrome (MERS) caused by a novel coronavirus (MERS-CoV) in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA). Perspectives were sought from key decision-makers and clinical staff about the factors perceived to promote and inhibit effective and rapid control of the outbreak. SETTING: A large teaching tertiary healthcare centre in KSA; the outbreak lasted 6 weeks from June 2015. PARTICIPANTS: Data were collected via individual and focus group interviews with 28 key informant participants (9 management decision-makers and 19 frontline healthcare workers). DESIGN: We used qualitative methods of process evaluation to examine perceptions of the outbreak and the factors contributing to, or detracting from successful management. Data were analysed using qualitative thematic content analysis. RESULTS: Five themes and 15 subthemes were found. The themes were related to: (1) the high stress of the outbreak, (2) factors perceived to contribute to outbreak occurrence, (3) factors perceived to contribute to success of outbreak control, (4) factors inhibiting outbreak control and (5) long-term institutional gains in response to the outbreak management. CONCLUSION: Management of the MERS-CoV outbreak at King Abdulaziz Medical City-Riyadh was widely recognised by staff as a serious outbreak of local and national significance. While the outbreak was controlled successfully in 6 weeks, progress in management was inhibited by a lack of institutional readiness to implement infection control (IC) measures and reduce patient flow, low staff morale and high anxiety. Effective management was promoted by greater involvement of all staff in sharing learning and knowledge of the outbreak, developing trust and teamwork and harnessing collective leadership. Future major IC crises could be improved via measures to strengthen these areas, better coordination of media management and proactive staff counselling and support.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».