Rural Pandemic Preparedness: The Risk, Resilience and Response Required of Primary Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Belinda O’Sullivan,1 Joelena Leader,2 Danielle Couch,3 James Purnell4 1Rural Clinical School, University of Queensland, Toowoomba, Queensland, Australia; 2Edwards School of Business, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, Canada; 3School of Rural Health, Monash University, Bendigo, Victoria, Australia; 4Department of Academic Family Medicine Northern Medical Services, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, CanadaCorrespondence: Belinda O’Sullivan Email belinda.osullivan@uq.edu.auAbstract: Pandemic situations present enormous risks to essential rural primary healthcare (PHC) teams and the communities they serve. Yet, the pandemic policy development for rural contexts remains poorly defined. This article draws on reflections of the rural PHC response during the COVID-19 pandemic around three elements: risk, resilience, and response. Rural communities have nuanced risks related to their mobility and interaction patterns coupled with heightened population needs, socio-economic disadvantage, and access and health service infrastructure challenges. This requires specific risk assessment and communication which addresses the local context. Pandemic resilience relies on qualified and stable PHC teams using flexible responses and resources to enable streams of pandemic-related healthcare alongside ongoing primary healthcare. This depends on problem solving within limited resources and using networks and collaborations to enable healthcare for populations spread over large geographic catchments. PHC teams must secure systems for patient retrieval and managing equipment and resources including providing for situations where supply chains may fail and staff need rest. Response consists of rural PHC teams adopting new preventative clinics, screening and ambulatory models to protect health workers from exposure whilst maximizing population screening and continuity of healthcare for vulnerable groups. Innovative models that emerge during pandemics, including telehealth clinics, may bear specific evaluation for informing ongoing rural health system capabilities and patient access. It is imperative that mainstream pandemic policies recognize the nuance of rural settings and address resourcing and support strategies to each level of rural risk, resilience, and response for a strong health system ready for surge events.Keywords: pandemic, rural primary healthcare, risk assessment, preparedness, rural system, outbreak, hazard; COVID-19
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».