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Enregistrement W4220893406 · doi:10.9778/cmajo.20210127

Domestic application of lessons learned by Canadian health care professionals working in international disaster settings: a qualitative research study

2022· article· en· W4220893406 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lynda Redwood‐Campbell, Neha Arora, Matthew Hunt, Lisa Schwartz, Meredith Vanstone, Alexandra Hildebrand, Simran Sharma, Salim Sohani

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcGill UniversityCanadian Red Cross SocietyCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationMcMaster University Medical CentreQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Regional Blood Coordinating NetworkMcMaster UniversityWorld Health Organization
Mots-clésContext (archaeology)PreparednessPsychosocialQualitative researchHealth careEmergency managementMedical educationNursingCurriculumPsychologyMedicinePublic relationsPolitical sciencePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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.

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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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