New Normal Context in Health Care Settings after COVID-19 Pandemic: A Narrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is an infectious disease that rapidly developed into a pandemic status. This deemed a need for new strategies to carry out routine health care activities. The recent practices and adaptations of the system as a response to the pandemic status were called a new normal situation. The aim of the study was to describe principles for adaptation to a new normal context for health care settings in COVID-19 pandemic. This narrative review of literature was conducted based on policy documents, guidelines, and public notices issued by the government and other key policymakers from the United Kingdom, Australia, Singapore, and Canada between June 15, 2020, and July 15, 2020, available on their government websites. The study revealed several principles, namely, enhanced surveillance, phasedown strategy for restoring routine services, vulnerability, dynamics of the service demand, new principles in human resource management, infection control measures, supply and usage of personal protective equipment, demand for intensive-care unit bed capacity, coordination and collaboration internally and externally, promotion and utility of remote care, ensuring equity, pre-hospital communication and assessment before reaching service facility, enhancing clinician participation in local-level decision-making, and risk assessments within all levels of service facility. The results of this study exposed new principles that facilitated managerial decision-making to the adaptation of new strategies. This new normal context created many challenges for resource management, which needed to consider dynamics of demand of services, prevention of spreading infections, and readiness for surge of cases while safeguarding quality and safety.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».