Lessons learned from implementing a surge capacity support program for COVID-19 contact management in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: In Ontario, local public health units (PHUs) are responsible for leading case investigations, contact tracing, and follow-up. The workforce capacity and operational requirements needed to maintain this public health strategy during the COVID-19 pandemic were unprecedented. INTERVENTION: Public Health Ontario's Contact Tracing Initiative (CTI) was established to provide a centralized workforce. This program was unique in leveraging existing human resources from federal and provincial government agencies and its targeted focus on initial and follow-up phone calls to high-risk close contacts of COVID-19 cases. By setting criteria for submissions to the program, standardizing scripts, and simplifying the data management process, the CTI was able to support a high volume of calls. OUTCOMES: During its 23 months of operation, the CTI was used by 33 of the 34 PHUs and supported over a million calls to high-risk close contacts. This initiative was able to meet its objectives while adapting to the changing dynamics of the pandemic and the implementation of a new COVID-19 provincial information system. Core strengths of the CTI were timeliness, volume, and efficient use of resources. The CTI was found to be useful for school exposures, providing support when public health measures were lifted, and in supporting PHU's reallocation of resources during the vaccine roll-out. IMPLICATIONS: When considering future use of this model, it is important to take note of the program strengths and limitations to ensure alignment with future needs for surge capacity support. Lessons learned from this initiative could provide practice-relevant knowledge for surge capacity planning.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».