Lessons learned from the resilience of Chinese hospitals to the COVID-19 pandemic: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the SARS-CoV-2 pandemic has brought huge strain on hospitals worldwide, the resilience shown by China’s hospitals appears to have been a critical factor in their successful response to the pandemic. This paper aims to determine the key findings, recommendations and lessons learned in terms of hospital resilience during the pandemic, as well as the quality and limitations of research in this field at present. We conducted a scoping review of evidence on the resilience of hospitals in China during the COVID-19 crisis in the first half of 2020. Two online databases (the CNKI and WHO databases) were used to identify papers meeting the eligibility criteria, from which we selected 59 publications (English: n= 26; Chinese: n= 33). After extracting the data, we present an information synthesis using a resilience framework. We found that much research was rapidly produced in the first half of 2020, describing certain strategies used to improve hospital resilience, particularly in three key areas: human resources; management and communication; and security, hygiene and planning. Our search revealed that considerable attention was focused on interventions related to training, healthcare worker well-being, e-health/ telemedicine, and work organization, while other areas, such as hospital financing, information systems and healthcare infrastructure, were less well represented in the literature. We identified a number of lessons learned regarding how China’s hospitals have maintained resilience when confronted with the SARS-CoV-2 pandemic. However, we also noted that the literature was dominated by descriptive case studies, often lacking consideration of methodological limitations, and that there was a lack of both highly-focused research on individual interventions and holistic research that attempted to unite the topics within a resilience framework. Research on Chinese hospitals would benefit from a greater range of analysis in order to draw more nuanced and contextualised lessons from the responses to the crisis.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».