COVID-19: A Qualitative Analysis of Academic Family Physician Leaders’ Crisis Response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The onset of the COVID-19 pandemic severely threatened all aspects of academic family medicine, constituting a crisis. Multiple publications have identified recommendations and documented the creative responses of primary care and academic organizations to address these challenges, but there is little research on how decisions came about. Our objective was to gain insight into the context, process, and nature of family medicine leaders' discussions in pivoting to address a crisis. METHODS: We used a qualitative descriptive design to explore new dimensions of existing concepts. The setting was the academic family medicine department at the University of Toronto. To identify leadership themes, we used the constant comparative method to analyze transcripts of monthly meetings of the departmental executive: three meetings immediately before and three following the declaration of a state emergency in Ontario. RESULTS: Six themes were evident before and after the onset of the pandemic: building capacity in academic family medicine; developing leadership; advancing equity, diversity, and inclusion; learner safety and wellness; striving for excellence; and promoting a supportive and collegial environment. Five themes emerged as specific responses to the crisis: situational awareness; increased multidirectional communication; emotional awareness; innovation in education and patient care; and proactive planning for extended adaptation to the pandemic. CONCLUSION: Existing cultural and organizational approaches formed the foundation for the crisis response, while crisis-specific themes reflected skills and attitudes that are essential in clinical family medicine, including adapting to community needs, communication, and emotional awareness.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».