Water supply emergency preparedness and response in health care facilities: A systematic review on international evidence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Enabling health care facilities to deal with impairments or outages of water supply and sewage systems is essential and particularly important in the face of growing risk levels due to climate change and natural hazards. Yet, comprehensive assessments of the existing preparedness and response measures, both in theory and practice, are lacking. The objective of this review is to assess water supply and wastewater management in health care facilities in emergency settings and low-resource contexts. It thereby is a first step toward knowledge transfer across different world regions and/or contexts. Method: A systematic review was performed to identify published articles on the subject using online MEDLINE and Web of Science. The initial searches yielded a total of 1,845 records. Two independent reviewers screened identified records using selection criteria. A total of 39 relevant studies were identified. Descriptive analyses were used to summarize evidence of included studies. Results: back-up water storage tanks previously installed as part of disaster preparedness measures, and tanker trucks to complete were most used. Questions on how to improve existing technologies, their uptake, but also the supplementation by alternative measures remain unanswered. Only few guidelines and tools on emergency preparedness were identified, while multiple studies formulated theoretical recommendations to guide preparedness. Recovery planning was rarely discussed, despite many studies mentioning the importance of the reconstruction and restoration phases. Literature focus on recovery is mostly on technical aspects, while organizational ones are largely absent. Despite their key role for preparedness and response, citizens and patients' perspectives are hugely underrepresented. This fits into the bigger picture as communication, awareness raising and actor cooperation in general is addressed comparatively little. Discussion: Combining organizational and technical aspects, and intersecting theory and practice will be necessary to address existing gaps. Improving both, preparedness and response, is key to maintaining public health and providing primary care.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».