<p>Rural Pandemic Preparedness: The Risk, Resilience and Response Required of Primary Healthcare</p>
Notice bibliographique
Résumé
Pandemic situations present enormous risks to essential rural primary healthcare (PHC) teams and the communities they serve. Yet, the pandemic policy development for rural contexts remains poorly defined. This article draws on reflections of the rural PHC response during the COVID-19 pandemic around three elements: risk, resilience, and response. Rural communities have nuanced risks related to their mobility and interaction patterns coupled with heightened population needs, socio-economic disadvantage, and access and health service infrastructure challenges. This requires specific risk assessment and communication which addresses the local context. Pandemic resilience relies on qualified and stable PHC teams using flexible responses and resources to enable streams of pandemic-related healthcare alongside ongoing primary healthcare. This depends on problem solving within limited resources and using networks and collaborations to enable healthcare for populations spread over large geographic catchments. PHC teams must secure systems for patient retrieval and managing equipment and resources including providing for situations where supply chains may fail and staff need rest. Response consists of rural PHC teams adopting new preventative clinics, screening and ambulatory models to protect health workers from exposure whilst maximizing population screening and continuity of healthcare for vulnerable groups. Innovative models that emerge during pandemics, including telehealth clinics, may bear specific evaluation for informing ongoing rural health system capabilities and patient access. It is imperative that mainstream pandemic policies recognize the nuance of rural settings and address resourcing and support strategies to each level of rural risk, resilience, and response for a strong health system ready for surge events.
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 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 | 0,006 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».