Integrated Management Systems (IMS) to Support and Sustain Quality One Health Services: International Lessons from the COVID-19 Pandemic by the IMIA Primary Care Working Group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: One Health considers human, animal and environment health as a continuum. The COVID-19 pandemic started with the leap of a virus from animals to humans. Integrated management systems (IMS) should provide a coherent management framework, to meet reporting requirements and support care delivery. We report IMS deployment during, and retention post the COVID-19 pandemic, and exemplar One Health use cases. METHODS: Six volunteer members of the International Medical Association's (IMIA) Primary Care Working Group provided data about any IMS and One Health use to support the COVID-19 pandemic initiatives. We explored how IMS were: (1) Integrated with organisational strategy; (2) Utilised standardised processes, and (3) Met reporting requirements, including public health. Selected contributors provided Unified Modelling Language (UML) use case diagram for a One Health exemplar. RESULTS: There was weak evidence of synergy between IMS and health system strategy to the COVID-19 pandemic. However, there were rapid pragmatic responses to COVID-19, not citing IMS. All health systems implemented IMS to link COVID test results, vaccine uptake and outcomes, particularly mortality and to provide patients access to test results and vaccination certification. Neither proportion of gross domestic product alone, nor vaccine uptake determined outcome. One Health exemplars demonstrated that animal, human and environmental specialists could collaborate. CONCLUSIONS: IMS use improved the pandemic response. However, IMS use was pragmatic rather than utilising an international standard, with some of their benefits lost post-pandemic. Health systems should incorporate IMS that enables One Health approaches as part of their post COVID-19 pandemic preparedness.
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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 | 0,067 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».