Assessing healthcare capacity crisis preparedness: development of an evaluation tool by a Canadian health authority
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic presented health systems across the globe with unparalleled socio-political, ethical, scientific, and economic challenges. Despite the necessity for a unified, innovative, and effective response, many jurisdictions were unprepared to such a profound health crisis. This study aims to outline the creation of an evaluative tool designed to measure and evaluate the Vitalité Health Network's (New Brunswick, Canada) ability to manage health crises. Methods: The methodology of this work was carried out in four stages: (1) construction of an evaluative framework; (2) validation of the framework; (3) construction of the evaluative tool for the Health Authority; and (4) evaluation of the capacity to manage a health crisis. Results: The resulting evaluative tool incorporated 8 dimensions, 74 strategies, and 109 observable elements. The dimensions included: (1) clinical care management; (2) infection prevention and control; (3) governance and leadership; (4) human and logistic resources; (5) communication and technologies; (6) health research; (7) ethics and values; and (8) training. A Canadian Health Authority implemented the tool to support its future preparedness. Conclusion: This study introduces a methodological strategy adopted by a Canadian health authority to evaluate its capacity in managing health crises. Notably, this study marks the first instance where a Canadian health authority has created a tool for emergency healthcare management, informed by literature in the field and their direct experience from handling the SARS-CoV-2 pandemic.
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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 | 0,120 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».