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Enregistrement W3172366639 · doi:10.1136/leader-2020-000437

Preparing for the next COVID-19 wave in Canada: managing the crisis facing emergency management leaders in healthcare organisations

2021· article· en· W3172366639 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMJ Leader · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careEmergency managementBusinessPandemicHealthcare systemCrisis managementMedical emergencyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Function (biology)Operations managementPublic relationsPolitical scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of health system leaders to coordinate emergency responses to the novel coronavirus SARS-CoV-2 pandemic known as COVID-19 is a significant global issue. An effective response to emergencies in health organisations is predicated on the enactment of robust emergency management (EM) planning and activities. While these activities vary between countries, they share fundamentals that include the Hospital Emergency Incident Command System (HEICS), which is often led by the organisation’s chief executive. This incident command system has been used in the USA and other countries since 1991.1 Events such as the 1995 Tokyo Subway Sarin attack and the 2003 SARS outbreaks in Asia and Toronto, Canada, have transformed the requirements for hospital EM.1 While health emergency planning is widespread in the UK, it is not clear whether health organisations in that country are integrated into the emergency response, and whether they function effectively as a system.2 In the USA, several healthcare systems have attributed successful outcomes such as effective ventilator management to the implementation of HEICS.3–5 Meanwhile, in Canada, COVID-19 has tested these systems, and weaknesses are beginning to show in the capabilities of hospitals to provide a prolonged disaster response.6 Moreover, there is inconsistency across the Canadian provinces in the standardisation of incident command structures. The application of EM systems by Canadian healthcare leaders seems inconsistent and underused.7 8 Internationally, healthcare leadership (HL), those individuals in key positions of power whose decisions have considerable influence on emergency response activities, are not well integrated with EM systems and practices.2 The COVID-19 pandemic is a generational crisis that has significantly impacted the Canadian healthcare system. To date, the virus has not been contained, and while vaccinations have begun in Canada, future logistical and distribution challenges mean COVID-19 is still an ever-present concern. Globally, there …

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle