Achieving Resilience in Primary Care during the COVID-19 Pandemic: Competing Visions and Lessons from Alberta
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has tested the resilience of health systems broadly and primary care (PC) specifically. This paper begins by distinguishing the technical and political aspects of resilience and then draws on a documentary analysis and qualitative interviews with health system and PC stakeholders to examine competing resilience-focused responses to the pandemic in Alberta, Canada. We describe the pre-existing linkages between the province's central service delivery agency and its independent PC clinics. Together, these central and independent elements make up Alberta's broader health system, with the focus of this paper being on PC's particular vision of how resilience ought to be achieved. We describe two specific, pandemic-affected areas of activity by showing how competing visions of resilience emerged in the central service delivery agency and independent PC responses as they met at the system's points of linkage. At the first point of linkage, we describe the centralized activation of an incident management system and the replies made by independent PC stakeholders. At the second point of linkage, we describe central efforts to disseminate infection prevention and control guidance to PC clinics and the improvisational efforts of staff at those independent clinics to operationalize the guidance and ensure continuity of operations. We identify gaps between the resilience visions of the central agency and independent PC, drawing broadly applicable policy lessons for improving responses in present and future public health emergencies. Finding ways to include PC in centralized resilience policy planning is a priority.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,023 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».