Protecting healthcare workers during a pandemic: what can a WHO collaborating centre research partnership contribute?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To ascertain whether and how working as a partnership of two World Health Organization collaborating centres (WHOCCs), based respectively in the Global North and Global South, can add insights on "what works to protect healthcare workers (HCWs) during a pandemic, in what contexts, using what mechanism, to achieve what outcome". Methods: A realist synthesis of seven projects in this research program was carried out to characterize context (C) (including researcher positionality), mechanism (M) (including service relationships) and outcome (O) in each project. An assessment was then conducted of the role of the WHOCC partnership in each study and overall. Results: The research found that lower-resourced countries with higher economic disparity, including South Africa, incurred greater occupational health risk and had less acceptable measures to protect HCWs at the onset of the COVID-19 pandemic than higher-income more-equal counterpart countries. It showed that rigorously adopting occupational health measures can indeed protect the healthcare workforce; training and preventive initiatives can reduce workplace stress; information systems are valued; and HCWs most at-risk (including care aides in the Canadian setting) can be readily identified to trigger adoption of protective actions. The C-M-O analysis showed that various ways of working through a WHOCC partnership not only enabled knowledge sharing, but allowed for triangulating results and, ultimately, initiatives for worker protection. Conclusions: The value of an international partnership on a North-South axis especially lies in providing contextualized global evidence regarding protecting HCWs as a pandemic emerges, particularly with bi-directional cross-jurisdiction participation by researchers working with practitioners.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».