Advancing Healthcare for COVID-19 by Strengthening Providers’ Capacity for Best Practices in African, Caribbean and Black Community Service Provision in Ontario: A Multisite Mixed-Method Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ongoing COVID-19 pandemic has emerged as an unprecedented challenge for public and private life, and healthcare systems worldwide. African, Caribbean, and Black communities (ACB) represent some of the most vulnerable populations in terms of their susceptibility to health hazards, difficulty receiving adequate health care and relatively lower chances of recovery. OBJECTIVES: The main aim of this study is to improve the health system’s response during and after the COVID-19 pandemic by developing evidence-based models to inform policy and collaborative best practices to mitigate its spread and ameliorate related health consequences in vulnerable communities. METHODS: This is a mixed-method, multisite study based in Ottawa and Toronto that will involve in-depth qualitative interviews and surveys using a structured questionnaire. Data will be analyzed using NVivo for qualitative interviews, Stata 16 and IBM SPSS version 26 for statistical analyses. DISCUSSION: The findings of this study gained from highly professional health practitioners will produce strong evidence on current gaps in knowledge and practice in the healthcare system’s capacity to meet the health needs of ACB population. The distinct insights and perspectives will be disseminated with policymakers and researchers at all levels which will facilitate strategic policy making with the goal of addressing the unique challenges for health
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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 | 0,027 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».