Lessons Learned from Field Experiences on Hospitals’ Resilience to the COVID-19 Pandemic: A Systematic Approach
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 this concluding article of the special issue, we examine lessons learned from hospitals' resilience to the COVID-19 pandemic in Brazil, Canada, France, Japan, and Mali. A quality lesson learned (QLL) results from a systematic process of collecting, compiling, and analyzing data derived ideally from sustained effort over the life of a research project and reflecting both positive and negative experiences. To produce QLLs as part of this research project, a guide to their development was drafted. The systematic approach we adopted to formulate quality lessons, while certainly complex, took into account the challenges faced by the different stakeholders involved in the fight against the COVID-19 pandemic. Here we present a comparative analysis of the lessons learned by hospitals and their staff with regard to four common themes that were the subject of empirical analyses: 1) infrastructure reorganization; 2) human resources management; 3) prevention and control of infection risk; and 4) logistics and supply. The lessons learned from the resilience of the hospitals included in this research indicate several factors to consider in preparing for a health crisis: 1) strengthening the coordination and leadership capacities of hospital managers and health authorities; 2) improving communication strategies; 3) strengthening organizational capacity; and 4) adapting resources and strategies, including for procurement and infection risk management.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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