Strengthening health care in Canada post-COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this policy briefing is to examine our health care systems through the lens of the COVID-19 pandemic and identify how we can strengthen health care in Canada post-pandemic. The COVID-19 pandemic has provided compelling evidence that substantive changes to our health care systems are needed. Specifically, the pandemic has emphasized structural inequities on a broad scale within Canadian society. These include systemic racial and socioeconomic inequities that must be addressed broadly, including in the delivery of health care. We make recommendations about what we can do to emerge stronger from the pandemic. While these recommendations are not novel, how they are framed and contextualized differs because of the problems in our health care system that have been highlighted and exacerbated by the pandemic.The evidence is clear that socioeconomic circumstances, intergenerational trauma, adverse early life experiences, and educational opportunities are critical factors when it comes to health over the life course. Given the problems in the delivery of health care that the pandemic has revealed, we need a different approach. How health care was organized prior to the COVID-19 pandemic did not produce what people wanted and needed in terms of health care and outcomes. How do we emerge from COVID-19 with an effective, equitable, and resilient health care system for all Canadians? To address health inequities and emerge from the pandemic with strengthened health care in Canada, we must consider how Amartya Sen's capabilities framework on social well-being can be operationalized to achieve better health care and health outcomes. Specifically, we address the need to: strengthen primary care and improve access to primary care; utilize a community-embedded approach to care; and implement better integration across the care continuum, including integration between primary care and public health. Coherent governance and leadership that are charged with realizing benefits through collaboration will maximize outcomes and promote sustainability. Only when we provide access to high-quality culturally competent care that is centered around the individual and their needs will we be able to make true headway in addressing these long-standing health inequities.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».