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Enregistrement W4389620880 · doi:10.12927/hcpol.2023.27232

Practice- and System-Based Interventions to Reduce COVID-19 Transmission in Primary Care Settings: A Qualitative Study

2023· article· en· W4389620880 sur OpenAlexaffvenueabout
Maria Mathews, Tiffany Liu, Dana Ryan, Lindsay Hedden, Julia Lukewich, Emily Gard Marshall, Richard Buote, Leslie Meredith, Lauren Moritz, Sarah Spencer, Shabnam Asghari, Judith Belle Brown, Thomas R. Freeman, Paul Gill, Shannon L. Sibbald

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityMemorial University of NewfoundlandDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary carePsychological interventionPersonal protective equipmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infection controlControl (management)Qualitative researchHygieneContinuationMedicineTransmission (telecommunications)NursingMedical emergencyBusinessFamily medicineIntensive care medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using qualitative interviews with 68 family physicians (FPs) in Canada, we describe practiceand system-based approaches that were used to mitigate COVID-19 exposure in primary care settings across Canada to ensure the continuation of primary care delivery.Participants described how they applied infection prevention and control procedures (risk assessment, hand hygiene, control of environment, administrative control, personal protective equipment) and relied on centralized services that directed patients with COVID-19 to settings outside of primary care, such as testing centres.The multi-layered approach mitigated the risk of COVID-19 exposure while also conserving resources, preserving capacity and supporting supply chains.Résumé À l' aide d' entrevues qualitatives auprès de 68 médecins de famille au Canada, nous décrivons les approches au niveau de la pratique et du système qui ont été utilisées pour atténuer HEALTHCARE POLICY Vol.19 No.2, 2023 [65] Practice-and System-Based Interventions to Reduce COVID-19 Transmission in Primary Carel' exposition à la COVID-19 dans les milieux de soins primaires partout au Canada afin d' assurer la continuité de la prestation des soins primaires.Les participants ont décrit comment ils ont appliqué les procédures de prévention et de contrôle des infections (évaluation des risques, hygiène des mains, contrôle de l' environnement, contrôle administratif, équipement de protection individuelle) et comment ils comptaient sur des services centralisés qui dirigeaient les patients atteints de la COVID-19 vers d' autres établissements que les soins primaires, comme les centres de dépistage.L' approche à plusieurs niveaux a atténué le risque d' exposition à la COVID-19 tout en ménageant les ressources, en préservant les capacités et en soutenant les chaînes d' approvisionnement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,017
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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