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Enregistrement W3031385831 · doi:10.2196/19927

Primary Health Care Facility Preparedness for Outpatient Service Provision During the COVID-19 Pandemic in India: Cross-Sectional Study

2020· article· en· W3031385831 sur OpenAlexvenueno aff
Suneela Garg, Saurav Basu, Ruchir Rustagi, Amod Borle

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessMedicineHealth carePandemicFamily medicineCross-sectional studyPublic healthPopulationMedical emergencyNursingEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary health centers (PHCs) represent the first tier of the Indian health care system, providing a range of essential outpatient services to people living in the rural, suburban, and hard-to-reach areas. Diversion of health care resources for containing the coronavirus disease (COVID-19) pandemic has significantly undermined the accessibility and availability of essential health services. Under these circumstances, the preparedness of PHCs in providing safe patient-centered care and meeting the current health needs of the population while preventing further transmission of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection is crucial. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the primary health care facility preparedness toward the provision of safe outpatient services during the COVID-19 pandemic in India. METHODS: We conducted a cross-sectional study among supervisors and managers of primary health care facilities attached to medical colleges and institutions in India. A list of 60 faculties involved in the management and supervision of PHCs affiliated with the community medicine departments of medical colleges and institutes across India was compiled from an accessible private organization member database. We collected the data through a rapid survey from April 24 to 30, 2020, using a Google Forms online digital questionnaire that evaluated preparedness parameters based on self-assessment by the participants. The preparedness domains assessed were infrastructure availability, health worker safety, and patient care. RESULTS: A total of 51 faculties responded to the survey. Each medical college and institution had on average a total of 2.94 (SD 1.7) PHCs under its jurisdiction. Infrastructural and infection control deficits at the PHC were reported in terms of limited physical space and queuing capacity, lack of separate entry and exit gates (n=25, 49%), inadequate ventilation (n=29, 57%), and negligible airborne infection control measures (n=38, 75.5%). N95 masks were available at 26 (50.9%) sites. Infection prevention and control measures were also suboptimal with inadequate facilities for handwashing and hand hygiene reported in 23.5% (n=12) and 27.4% (n=14) of sites, respectively. The operation of outpatient services, particularly related to maternal and child health, was significantly disrupted (P<.001) during the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: Existing PHC facilities in India providing outpatient services are constrained in their functioning during the COVID-19 pandemic due to weak infrastructure contributing to suboptimal patient safety and infection control measures. Furthermore, there is a need for effective planning, communication, and coordination between the centralized health policy makers and health managers working at primary health care facilities to ensure overall preparedness during 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations164
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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