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Enregistrement W4200313430 · doi:10.3389/fpubh.2021.768624

What a Pandemic Has Taught Us About the Potential for Innovation in Rural Health: Commencing an Ethnography in Canada, the United States, Sweden, and Australia

2021· article· en· W4200313430 sur OpenAlexaffabout
Samuel Petrie, Dean B. Carson, Paul A. Peters, Anna‐Karin Hurtig, Michele LeBlanc, Holly Simpson, Jaymie Barnabe, Mikayla Young, Mara Ostafichuk, Heidi Hodge, Justin Gladman, Matilda Smale, Manueal Gonzalez Garcia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådet
Mots-clésPublic relationseHealthService (business)AutonomyHealth careEthnographySociologyPolitical scienceNursingEconomic growthBusinessMedicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic coincided with a multi-national federally funded research project examining the potential for health and care services in small rural areas to identify and implement innovations in service delivery. The project has a strong focus on electronic health (eHealth) but covers other areas of innovation as well. The project has been designed as an ethnography to prelude a realist evaluation, asking the questionunder what conditions can local health and care services take responsibility for designing and implementing new service models that meet local needs?The project had already engaged with several health care practitioners and research students based in Canada, Sweden, Australia, and the United States. Our attention is particularly on rural communities with fewer than 5,000 residents and which are relatively isolated from larger service centres. Between March and September 2020, the project team undertook ethnographic and auto-ethnographic research in their own communities to investigate what the service model responses to the pandemic were, and the extent to which local service managers were able to customize their responses to suit the needs of their communities. An initial program theory drawn from the extant literature suggested that “successful” response to the pandemic would depend on a level of local autonomy, “absorptive capacity,*” strong service-community connections, an “anti-fragile†” approach to implementing change, and a realistic recognition of the historical barriers to implementing eHealth and other innovations in these types of rural communities. The field research in 2020 has refined the theory by focusing even more attention on absorptive capacity and community connections, and by suggesting that some level of ignorance of the barriers to innovation may be beneficial. The research also emphasized the role and power of external actors to the community which had not been well-explored in the literature. This paper will summarize both what the field research revealed about the capacity to respond well to the COVID-19 challenge and highlight the gaps in innovative strategies at a managerial level required for rapid response to system stress. *Absorptive Capacity is defined as the ability of an organization (community, clinic, hospital) to adapt to change. Organizations with flexible capacity can incorporate change in a productive fashion, while those with rigid capacity take longer to adapt, and may do so inappropriately. †Antifragility is defined as an entities' ability to gain stability through stress. Biological examples include building muscle through consistent use, and bones becoming stronger through subtle stress. Antifragility has been used as a guiding principle in programme implementation in the past.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0440,030
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0030,007
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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