How Can Health Systems Better Prepare for the Next Pandemic? Lessons Learned From the Management of COVID-19 in Quebec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude of the COVID-19 pandemic challenged societies around our globalized world. To contain the spread of the virus, unprecedented and drastic measures and policies were put in place by governments to manage an exceptional health care situation while maintaining other essential services. The responses of many governments showed a lack of preparedness to face this systemic and global health crisis. Drawing on field observations and available data on the first wave of the pandemic (mid-March to mid-May 2020) in Quebec (Canada), this article reviewed and discussed the successes and failures that characterized the management of COVID-19 in this province. Using the framework of Palagyi et al. on system preparedness toward emerging infectious diseases, we described and analyzed in a chronologically and narratively way: (1) how surveillance was structured; (2) how workforce issues were managed; (3) what infrastructures and medical supplies were made available; (4) what communication mechanisms were put in place; (5) what form of governance emerged; and (6) whether trust was established and maintained throughout the crisis. Our findings and observations stress that resilience and ability to adequately respond to a systemic and global crisis depend upon preexisting system-level characteristics and capacities at both the provincial and federal governance levels. By providing recommendations for policy and practice from a learning health system perspective, this paper contributes to the groundwork required for interdisciplinary research and genuine policy discussions to help health systems better prepare for future pandemics.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».