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Enregistrement W4200129485 · doi:10.1186/s12960-021-00698-6

Health workforce strategies in response to major health events: a rapid scoping review with lessons learned for the response to the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W4200129485 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensLibrary and Archives CanadaCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHealthcare Excellence CanadaCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Mots-clésWorkforcePandemicMedicineHealth careHealth services researchPublic healthSurge CapacityNatural disasterHealth policyEnvironmental healthNursingBusinessDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Political scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The early weeks of the COVID-19 pandemic brought multiple concurrent threats-high patient volume and acuity and, simultaneously, increased risk to health workers. Healthcare managers and decision-makers needed to identify strategies to mitigate these adverse conditions. This paper reports on the health workforce strategies implemented in relation to past large-scale emergencies (including natural disasters, extreme weather events, and infectious disease outbreaks). METHODS: We conducted a rapid scoping review of health workforce responses to natural disasters, extreme weather events, and infectious disease outbreaks reported in the literature between January 2000 and April 2020. The 3582 individual results were screened to include articles which described surge responses to past emergencies for which an evaluative component was included in the report. A total of 37 articles were included in our analysis. RESULTS: The reviewed literature describes challenges related to increased demand for health services and a simultaneous decrease in the availability of the workforce. Many articles also described impacts on infrastructure that hindered emergency response. These challenges aligned well with those faced during the early days of the COVID-19 pandemic. In the published literature, the workforce strategies that were described aimed either to increase the numbers of health workers in a given area, to increase the flexibility of the health workforce to meet needs in new ways, or to support and sustain health workers in practice. Workforce responses addressed all types and cadres of health workers and were executed in a wide range of settings. We additionally report on the barriers and facilitators of workforce strategies reported in the literature reviewed. The strategies that were reported in the literature aligned closely with our COVID-specific conceptual framework of workforce capacity levers, suggesting that our framework may have heuristic value across many types of health disasters. CONCLUSIONS: This research highlights a key deficiency with the existing literature on workforce responses to emergencies: most papers lack substantive evaluation of the strategies implemented. Future research on health workforce capacity interventions should include robust evaluation of impact and effectiveness.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,261 · 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