Conditions for health system resilience in the response to the COVID-19 pandemic in Mauritania
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A country's ability to manage a crisis depends on its level of resilience. Efforts are made to clarify the concept of health system resilience, but its operationalisation remains little studied. In the present research, we described the capacity of the local healthcare system in the Islamic Republic of Mauritania, in West Africa, to cope with the COVID-19 pandemic. METHODS: We used a single case study with two health districts as units of analysis. A context analysis, a literature review and 33 semi-structured interviews were conducted. The data were analysed using a resilience conceptual framework. RESULTS: The analysis indicates a certain capacity to manage the crisis, but significant gaps and challenges remain. The management of many uncertainties is largely dependent on the quality of the alignment of decision-makers at district level with the national level. Local management of COVID-19 in the context of Mauritania's fragile healthcare system has been skewed to awareness-raising and a surveillance system. Three other elements appear to be particularly important in building a resilient healthcare system: leadership capacity, community dynamics and the existence of a learning culture. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic has put a great deal of pressure on healthcare systems. Our study has shown the relevance of an in-depth contextual analysis to better identify the enabling environment and the capacities required to develop a certain level of resilience. The translation into practice of the skills required to build a resilient healthcare system remains to be further developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».