Hospital Resilience to the COVID-19 Pandemic in Five Countries: A Multiple Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of the pandemic, hospitals have been central to the COVID-19 response, often experiencing severe financial, material, and human constraints. In this special issue, we present some of the findings of the HoSPiCOVID research project. One of its main objectives was to compare hospital responses to the first and second waves of the COVID-19 pandemic in Brazil, Canada, France, Japan, and Mali. Studying and comparing how nine different hospitals coped with the pandemic in terms of preparedness and response allowed us to: 1) identify strengths and weaknesses of their responses, including challenges for hospital professionals; and 2) produce lessons learned, using a systematic approach to reflect and analyze their potential of resilience to the crisis. In the five countries, research teams conducted in-depth qualitative studies focused on nine large hospitals, using observation sessions, semistructured interviews with hospital professionals, and lessons learned workshops. The empirical work was supported by an original analytical framework on hospital resilience and a heuristic tool focused on configurations. The studies demonstrate that the hospitals were able to absorb and/or adapt to the crisis by deploying different coping mechanisms, which often required extensive involvement of hospital professionals. More extended study periods would be needed to assess the sustainability of these coping mechanisms and discern whether they have transformative potential. These international comparisons of hospital resilience, based on studies of contrasting contexts and epidemiological situations, allowed researchers to identify lessons learned to support hospital decision-makers in thinking more deeply about managing future health crises.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».