Government Actions and Their Relation to Resilience in Healthcare During the COVID-19 Pandemic in New South Wales, Australia and Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resilience, a system's ability to maintain a desired level of performance when circumstances disturb its functioning, is an increasingly important concept in healthcare. However, empirical investigations of resilience in healthcare (RiH) remain uncommon, particularly those that examine how government actions contribute to the capacity for resilient performance in the healthcare setting. We sought to investigate how governmental actions during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic related to the concept of resilience, how these actions contributed to the potential for resilient performance in healthcare, and what opportunities exist for governments to foster resilience within healthcare systems. METHODS: We conducted case studies of government actions pertaining to the COVID-19 pandemic in New South Wales, Australia and Ontario, Canada. Using media releases issued by each government between December 2019 and August 2020, we performed qualitative content analysis to identify themes relevant to the resilience potentials (anticipate, monitor, respond, learn) and RiH. RESULTS: Direct references to the term 'resilience' appeared in the media releases of both governments. However, these references focused on the reactive aspects of resilience. While actions that constitute the resilience potentials were evident, the media releases also revealed opportunities to enhance learning (eg, a need to capitalize on opportunities for double-loop learning and identify strategies appropriate for complex systems) and anticipating (eg, incorporating the concept of hedging into frameworks of RiH). CONCLUSION: Though fostering RiH through government action remains a challenge, this study suggests opportunities to realize this goal. Articulating a proactive vision of resilience and recognizing the complex nature of current systems could enhance governments' ability to coordinate resilient performance in healthcare. Reflection on how anticipation relates to resilience appears necessary at both the practical and conceptual levels to further develop the capacity for RiH.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».