Responding to and managing multijurisdictional outbreaks of COVID-19 in Canadian industrial worksite/work camp settings
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Early in the COVID-19 pandemic, the Public Health Agency of Canada (PHAC) and provincial/territorial (P/T) public health identified the need for a coordinated response to complex multijurisdictional COVID-19 outbreaks. The first large multijurisdictional industrial worksite COVID-19 outbreak highlighted the risk of transmission within these congregate work settings, the risk of transmission to the broader community(ies), and the need to develop setting-specific outbreak response frameworks. INTERVENTION: PHAC assembled a team to provide national outbreak support for multijurisdictional COVID-19 outbreaks in May 2020. The COVID-19 Outbreak Response Unit (ORU) worked with P/T partners to develop guiding principles for outbreak response and outbreak investigation processes, guidance documents, and investigation tools (e.g., minimum data elements and questionnaires). OUTCOMES: The ORU, P/T partners, and onsite industrial worksite health and safety staff leveraged outbreak investigation guidelines, industrial worksite outbreak process documents (including minimum data elements), and enhanced case questionnaires to respond to multiple COVID-19 outbreak investigations in industrial worksites. Clear roles/responsibilities and processes, along with standardized data, allowed for more efficient outbreak investigations and earlier implementation of mitigation measures. IMPLICATIONS: Multijurisdictional COVID-19 outbreaks highlighted the importance of public health collaboration with industry partners onsite. The assembly of a national outbreak response team was important to facilitate information sharing and provide technical support. Lessons learned and recommendations on outbreak preparation, detection, management, and communication are included to enhance a response framework applicable to future emerging or re-emerging pathogens with epidemic and/or pandemic potential.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».