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Enregistrement W3208615552 · doi:10.5864/d2021-017

Experiences of case and contact management teams during the COVID-19 pandemic response in Ontario

2021· article· en· W3208615552 sur OpenAlexaffvenueabout
Robyn Haas, Ian Young, Richard Meldrum, Fatih Şekercioğlu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessStaffingPandemicThematic analysisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyWork (physics)NursingApplied psychologyMedicineQualitative researchPolitical scienceEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Case and contact management (CCM) teams play a vital role in the COVID-19 pandemic response. This study aims to understand the experiences of CCM team members during the COVID-19 pandemic to identify areas of improvement for future crises. A mixed-methods, cross-sectional online survey was conducted from November 2020 to March 2021. There were a total of 49 relevant survey responses. Participants were CCM team members responding to the pandemic in Ontario. Frequency tabulations were used to analyze closed-ended survey responses, and both a conventional content analysis and thematic analysis were conducted on the open-ended responses. Study results revealed that inadequate planning and preparedness, poor communication, high workloads, and stress levels of CCM team members were notable areas of concern. These matters ultimately affected the well-being of CCM team members and acted as barriers to completing CCM work. It is imperative that adequate staffing and accessibility to mental health support from employers are improved in future times of crisis to ensure that CCM teams are able to meet the demands of their work. Further studies should be conducted to examine the experiences of CCM team members as well as barriers and facilitators to completing CCM work.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,338 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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