Potential Strengths and Weaknesses in Hospital Resilience in the Context of the COVID-19 Pandemic in Brazil: A Case Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of hospital resilience is essential in understanding how health services prepared for and responded to sudden shocks and unexpected challenges in the COVID-19 health crisis. This study aimed to analyze the resilience of a referral hospital in the state of Pernambuco, Brazil, in the context of the COVID-19 pandemic. The main theoretical approach based on resilience is the system's capacity to maintain essential functions and to absorb, adapt, and transform in the face of unprecedented or unexpected changes. A single case study approach was used to identify the strengths and weaknesses of this response capacity. Data triangulation was employed. Data were collected from April (beginning of case discharges) to October 2020 (decrease in the moving average of cases in 2020). A content analysis was then conducted. Data were analyzed in relation to context, effects, strategies, and impacts in facing the disruptions caused by the pandemic. The results indicated the occurrence of four configurations mostly favorable to hospital resilience during the study period. Among the main strengths were: injection of financial resources; implementation of new hospital protocols; formation of a support network; equipping and continuing education of professionals; and proactive leadership. Weaknesses found in the analysis included: initial insufficiency of personal protective equipment and confirmatory tests; difficulties in restructuring work schedules; increasing illness among professionals; stress generated by constant changes and work overload; sense of discrimination for being a health professional; lack of knowledge about the clinical management of the disease; and the reduction of non-COVID assistance services.
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.
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle