Lessons on COVID-19 from Home and Community: Perspectives of Nursing Leaders at All Levels
Notice bibliographique
Résumé
The initial focus of the COVID-19 pandemic was on the surge capacity of hospitals. Moving forward, however, the attention needs to shift toward keeping people healthy at home. In this paper, we discuss critical insights from the home and community care sector, which shed light on pre-pandemic fault lines that have widened. The paper, however, takes a positive look at how a better future can be built, particularly for those most vulnerable in society. We offer three key insights and analyses as well as examples of how one national homecare organization in Canada, SE Health, is facing the pandemic. We discuss the following key insights: (1) pre-pandemic systemic biases and barriers were exasperated during the pandemic, which impacted the most vulnerable; (2) nurse leaders were faced with unprecedented fear and anxiety from both patients and their staff colleagues; and (3) the pandemic provided an opportunity for significant learning, innovation and capacity development. The pandemic is far from over - we are in a marathon, not a sprint. The paper concludes with how nurse leaders can lead the way in navigating through the pandemic and build a better "new normal."
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».