Domestic application of lessons learned by Canadian health care professionals working in international disaster settings: a qualitative research study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Individuals with prior experience in international disaster response represent an essential source of expertise to support disaster response in their home countries. Our objective was to explore the experiences of personnel involved in international emergency health response regarding their perceptions of essential disaster response attributes and capacities and determine how these competencies apply to the Canadian context. <h3>Methods:</h3> For this qualitative study, we conducted semistructured interviews with key informants in person or over the telephone from May to December 2018. Participants were delegates deployed as part of the Canadian Red Cross medical response team in a clinical or technical, or administrative role within the last 5 years. Interviews were audio-recorded and transcribed. Conventional content analysis was performed on the transcripts, and themes were developed. <h3>Results:</h3> Eighteen key informants from 4 Canadian provinces provided perspectives on individual attributes acquired during international deployments, such as agility and stress management, and team capacities developed, including collaboration and conflict management. Key informants, including administrators (<i>n</i> = 5), technicians (<i>n</i> = 4), nurses (<i>n</i> = 4), physicians (<i>n</i> = 3) and psychosocial support workers (<i>n</i> = 2), described these experiences as highly relevant to the Canadian domestic context. <h3>Interpretation:</h3> Canadian physicians and health care workers involved with international disaster response have already acquired essential capacities, and this experience can be vital to building efficient disaster response teams in Canada. These findings complement the Canadian Medical Education Directives for Specialists (CanMEDS) roles and can inform course design, competency and curriculum development for physician and professional training programs related to disaster response and preparedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».