Comprehensive Disaster Risk Management Standards for Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospitals play an important role in protecting the health and survival of people during disasters. Despite the development of risk management programs worldwide in recent years, hospital preparedness in disasters is low and one reason for that is the lack of hospital standards for disaster preparedness. This study aims to develop hospital accreditation standards for hospital disaster risk management based on national and international experiences. Materials and Methods: We used a mixed-method explanatory sequential approach. At first, a comparative study was conducted and the disaster risk management (DRM) hospital standards were extracted from 10 selected countries, namely the United States, Canada, Australia, Malaysia, India, Thailand, Egypt, Turkey, Saudi Arabia, and Denmark. Standards were analyzed according to the DRM life cycle and the most comprehensive framework was chosen. For national experiences, purposeful semi-structured interviews were conducted with 22 experts in disastrous events in the country and continued until the saturation stage. In addition, Graneheim and Landman’s contractual content analysis method was used for data analysis. After combining international standards and national experiences, the proposed standards were introduced and the content validity index and content validity ratio were done by 25 experts. Results: Differences were observed in the quality and quantity of the selected countries’ DRM standards. The national accreditation standards of the United States, Australia, and Canada had comprehensive standards and covered all aspects of the disaster risk management cycle. A total of 27 standards from the International Standards Review and 31 standards from interviews were added (a total of 58 standards). The content validity results of the standards were within acceptable limits. After editing and determining the measurement criteria, the final standards were introduced. Conclusion: This study introduces comprehensive DRM standards based on international and national documents and experiences that can be useful for policymakers and accreditation organizations in both developed and developing countries for hospital evaluation. This is also useful for hospitals as a roadmap for promoting preparedness in disasters.
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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 | 0,055 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».