Adaptation and Response of a Major Parisian Referral Hospital to the COVID-19 Surge: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of the COVID-19 pandemic, few studies have focused on crisis management of multiple services within one hospital over several waves of the pandemic. The purpose of this study was to provide an overview of the COVID-19 crisis response of a Parisian referral hospital which managed the first three COVID cases in France and to analyze its resilience capacities. Between March 2020 and June 2021, we conducted observations, semi-structured interviews, focus groups, and lessons learned workshops. Data analysis was supported by an original framework on health system resilience. Three configurations emerged from the empirical data: 1) reorganization of services and spaces; 2) management of professionals' and patients' contamination risk; and 3) mobilization of human resources and work adaptation. The hospital and its staff mitigated the effects of the pandemic by implementing multiple and varied strategies, which the staff perceived as having positive and/or negative consequences. We observed an unprecedented mobilization of the hospital and its staff to absorb the crisis. Often the mobilization fell on the shoulders of the professionals, adding to their exhaustion. Our study demonstrates the capacity of the hospital and its staff to absorb the COVID-19 shock by putting in place mechanisms for continuous adaptation. More time and insight will be needed to observe whether these strategies and adaptations will be sustainable over the coming months and years and to assess the overall transformative capacities of the hospital.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».