IMPROVING COVID‐19 RESPONSES FOR PRIORITY COMMUNITIES USING FIRST NATIONS HEALTH PRINCIPLES
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Aboriginal and Torres Strait Islander community have been very successful in preparing and responding to the COVID-19 pandemic. There is scope for First Nations health principles to provide a more effective pandemic response for other priority communities in Victoria, including refugees and culturally and linguistically diverse (CALD) communities. Objectives: We aimed to establish a unique model of Case, Contact and Outbreak Management (CCOM) dedicated to priority communities, based on Aboriginal community-controlled health principles and selfdetermination. Methodology: A new model was developed and implemented within the existing CCOM structure in the Department of Health and Human Services (DHHS). This model was developed in consultation with the Aboriginal health unit and the COVID-19 CALD taskforce. Key components of this model included a dedicated CCOM team, community liaisons, advisory oversight, crisis brokerage for COVID-19 positive cases, and cultural safety training for all staff. Results: Implementation of this new CCOM model has seen new processes of local community engagement and partnership, cultural safety training across the CCOM teams, recruitment of identified Aboriginal and bicultural public health officers and an overall cultural shift within the CCOM unit.
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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 | 0,037 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».