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Enregistrement W3025763588 · doi:10.2196/18995

Emergency Response to COVID-19 in Canada: Platform Development and Implementation for eHealth in Crisis Management

2020· article· en· W3025763588 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careeHealthBusinessTriageResource allocationPublic healthCrisis managementDigital healthTelemedicinePandemicCorporate governanceRisk analysis (engineering)Computer securityComputer scienceMedicineMedical emergencyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public health emergencies like epidemics put enormous pressure on health care systems while revealing deep structural and functional problems in the organization of care. The current coronavirus disease (COVID-19) pandemic illustrates this at a global level. The sudden increased demand on delivery systems puts unique pressures on pre-established care pathways. These extraordinary times require efficient tools for smart governance and resource allocation. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop an innovative web-based solution addressing the seemingly insurmountable challenges of triaging, monitoring, and delivering nonhospital services unleashed by the COVID-19 pandemic. METHODS: An adaptable crisis management digital platform was envisioned and designed with the goal of improving the system's response on the basis of the literature; an existing shared health record platform; and discussions between health care providers, decision makers, academia, and the private sector in response to the COVID 19 epidemic. RESULTS: The Crisis Management Platform was developed and offered to health authorities in Ontario on a nonprofit basis. It has the capability to dramatically streamline patient intake, triage, monitoring, referral, and delivery of nonhospital services. It decentralizes the provision of services (by moving them online) and centralizes data gathering and analysis, maximizing the use of existing human resources, facilitating evidence-based decision making, and minimizing the risk to both users and providers. It has unlimited scale-up possibilities (only constrained by human health risk resource availability) with minimal marginal cost. Similar web-based solutions have the potential to fill an urgent gap in resource allocation, becoming a unique asset for health systems governance and management during critical times. They highlight the potential effectiveness of web-based solutions if built on an outcome-driven architecture. CONCLUSIONS: Data and web-based approaches in response to a public health crisis are key to evidence-driven oversight and management of public health emergencies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,325 · 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