Evaluating the Effectiveness of a Small Nomadic Medical Assistance Team to Support Remote Indigenous Communities in Canada during COVID-19 Outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Background/Introduction: In Canada, access to health care is considered a universal right, however, many Indigenous communities exist in austere settings and the major health care provided is through a nursing station. As a result, they are vulnerable to developing acute staff shortages during COVID-19 outbreaks. Objectives: Trial the effectiveness of a Nomadic Medical Assistance Team (NoMAT) to mitigate sudden staff shortages caused by a COVID-19 outbreak in a remote Indigenous community served only by a nursing station. Method/Description: Indigenous Services Canada funded a pilot and NoMAT was deployed from March 13 through April 2, 2022 to a small Indigenous community in remote Northern Ontario, Canada. The team consisted of up to seven personnel: MD, Nurse, Nurse Practitioner, Physician Assistant, Paramedic, Data Support, and Logistics. Individuals served from one-to-two weeks of a three-week deployment. If there was a shortage, the MD could be virtual. Local health resources were used and the team resided at the local school. Results/Outcomes: The NoMAT rapidly: (1) worked with the local team to co-develop outbreak management; (2) identified high-risk patients for treatment; (3) supported non-COVID-19 patient care; and (4) reduced a backlog of care. Conclusion: The NoMAT strategy is highly effective and efficient in mitigating the impact of both COVID-19 surges and reducing backlogs of care. The next step is developing a proposal for full-time teams.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».