Considering context: Adaptive elements of a simulation program to improve primary care safety during the COVID-19 pandemic in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, primary care (PC) has been central to the COVID-19 response. The pandemic has strained PC systems and introduced novel infection prevention and control (IPC) risks to the provision of safe, accessible in-person care. Specifically, the implementation of IPC guidance developed outside of PC into its operational context has proved challenging. METHODS: Our team of "action researchers" developed an innovative virtual tabletop simulations (TTS) intervention which assisted PC teams as they adapted, implemented, and integrated IPC guidance into their specific clinical contexts. While we have detailed the "technical" elements of the TTS program elsewhere, this paper examines the specific "adaptive" elements that made this intervention successful in the high-income country context of Alberta, Canada. RESULTS: Multiple factors influenced the uptake of this program in our Albertan setting, including: cultural geography; approach to financing and delivering PC; and policies and cultural norms supporting PC integration, medical education and research, and egalitarian teamwork. CONCLUSIONS: Virtual TTS may provide substantial benefits to IPC and safety improvements in PC settings globally. However, the specific technical and adaptive elements of our Albertan TTS program might, or might not, make these a viable IPC intervention for adapting, spreading, and scaling to other settings.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».