La résilience de l’hôpital du Mali face à la COVID-19 dans un contexte de pénuries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The objective of this research is to report the strategies of resilience mobilized by the Hospital of Mali to face Coronavirus disease (COVID-19). METHOD: The data collected within the hospital covered the first months of the pandemic (April to July 2020). A total of 32 semi-structured interviews and 53 observation sessions were conducted. Data analyses were based on a conceptual framework and were conducted using a deductive approach. RESULTS: The results show that, due to the multiple effects of the COVID-19 such as the aggravation of staff penuries, the high workloads, the need to create dedicated infrastructures, the drastic decrease in revenue due to the drop in hospital's attendance, the hospital and its staff implemented multiple strategies (e.g., reduction or postponement of some expenses, requisition of facilities, recruitment of contractual staff and redeployment of some healthcare workers). Those strategies generally allowed to maintain patients access to care, although there were many restrictions for non-COVID-19 patients. The hospital was able to build absorptive resilience. CONCLUSION: This qualitative research provides a better understanding of hospitals' resilience processes to the COVID-19 pandemic in a hospital setting. Lessons learned from this study should help hospitals managers to design more appropriate and effective responses to future health crises.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».