Health Sector responses to the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada – January to May 2020
Notice bibliographique
Résumé
The first positive case of COVID-19 in Canada was reported on January 25, 2020, in the city of Toronto, Ontario. Over the following four months, the number of individuals diagnosed with COVID-19 in Ontario grew to 28,263 cases. A state of emergency was announced by the Premier of Ontario on March 17, 2020, and the provincial health care system prepared for a predicted surge of COVID-19 patients requiring hospitalization. The Chief Medical Officer of Health and the Minister of Health guided the changes in the system in response to the evolving needs and science related to COVID-19. The pandemic required a rapid, concerted, and coordinated effort from all sectors of the system to optimize and maximize the capacity of the health system. The response to the pandemic in Ontario was complex with some sectors experiencing multiple outbreaks of COVID-19 (i.e. long-term care homes and hospitals). Notably, numerous sectors shifted to virtual delivery of care. By the end of May 2020, it was announced that hospitals would gradually resume postponed or cancelled services. This paper explores the impact of the COVID-19 pandemic on multiple health system sectors (i.e., public health, primary care, long-term care, emergency medical services, and hospitals) in Ontario from January to May 2020. Given the scope of the sectors contributing to the health system in Ontario, this analysis of a regional response to COVID-19 provides insight on how to improve responses and better prepare for future health emergencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».