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Enregistrement W4282822040 · doi:10.2147/jmdh.s361896

Pandemic Responsiveness in an Acute Care Setting: A Community Hospital’s Utilization of Operational Resources During COVID-19

2022· article· en· W4282822040 sur OpenAlexaffabout
Jesse R. McLean, Cathy Clark, Aidan McKee, Suzanne Legue, Jane Cocking, A Lamarche, Corey Heerschap, Sarah E. Morris, Tracey Fletcher, Corey McKee, K. Kennedy, Leigh Gross, Andrew Broeren, Matthew Forder, Wendy Barner, Chris Tebbutt, Suzanne Kings, Giulio DiDiodato

Notice bibliographique

RevueJournal of Multidisciplinary Healthcare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingPreparednessPersonal protective equipmentMedicineNursingThematic analysisWorkforceMedical emergencySurge CapacityBusinessQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To ensure continuity of services while mitigating patient surge and nosocomial infections during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, acute care hospitals have been required to make significant operational adjustments. Here, we identify and discuss key administrative priorities and strategies utilized by a large community hospital located in Ontario, Canada. Methods: Guided by a qualitative descriptive approach, we performed a thematic analysis of all COVID-19-related documentation discussed by the hospital’s emergency operation centre (EOC) during the pandemic’s first wave. We then solicited operational strategies from a multidisciplinary group of hospital leaders to construct a narrative for each theme. Results: Seven recurrent themes critical to the hospital’s pandemic response emerged: 1) Organizational structure : a modified EOC structure was adopted to increase departmental interoperability and situational awareness; 2) Capacity planning : Design Thinking guided rapid infrastructure decisions to meet surge requirements; 3) Occupational health and workplace safety : a multidisciplinary team provided respirator fit-testing, critical absence adjudication, and wellness needs; 4) Human resources/workforce planning : new workforce planning, recruitment, and redeployment strategies addressed staffing shortages; 5) Personal protective equipment (PPE) : PPE conservation required proactive sourcing from traditional and non-traditional suppliers; 6) Community response : local partnerships were activated to divert patients through a non-referral-based assessment and treatment centre, support long-term care and retirement homes, and establish a 70-bed field hospital; and 7) Corporate communication : a robust communication strategy provided timely and transparent access to rapidly evolving information. Conclusion: A community hospital’s operational preparedness for COVID-19 was supported by inter-operability, leveraging internal and external expertise and partnerships, creative problem solving, and developing novel tools to support occupational health and community initiatives. Keywords: COVID-19, pandemic, infection, hospital, acute care, operational

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,358 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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