Hospital Governance During the COVID-19 Pandemic: A Multiple-Country 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
In response to the disruptions caused by COVID-19, hospitals around the world proactively or reactively developed and/or re-organized their governance structures to manage the COVID-19 response. Hospitals' governance played a crucial role in their ability to reorganize and respond to the pressing needs of their staff. We discuss and compare six hospital cases from four countries on different continents: Brazil, Canada, France, and Japan. Our study examined how governance strategies (e.g., special task forces, communications management tools, etc.) were perceived by hospital staff. Key findings from a total of 177 qualitative interviews with diverse hospital stakeholders were analyzed using three categories drawn from the European Observatory on Health Systems and Policies framework on health systems resilience during the COVID-19 pandemic: 1) delivering a clear and timely COVID-19 response strategy; 2) coordinating effectively within (horizontally) and across (vertically) levels of decision-making; and 3) communicating clearly and transparently with the hospital's diverse stakeholders. Our study gleaned rich accounts for these three categories, highlighting significant variations across settings. These variations were primarily determined by the hospitals' environment prior to the COVID-19 crisis, namely whether there already existed a culture of managerial openness (including spaces for social interactions among hospital staff) and whether preparedness planning and training had been routinely integrated into their activities.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle