Seasons of smoke and fire: preparing health systems for improved performance before, during, and after wildfires
Notice bibliographique
Résumé
Increased frequency, intensity, and duration of wildfires are intensifying exposure to direct and smoke-related hazards in many areas, leading to evacuation and smoke-related effects on health and health systems that can affect regions extending over thousands of kilometres. Effective preparation and response are currently hampered by inadequate training, continued siloing of disciplines, insufficient finance, and inadequate coordination between health systems and governance at municipal, regional, national, and international levels. This Review highlights the key health and health systems considerations before, during, and after wildfires, and outlines how a health system should respond to optimise population health outcomes now and into the future. The focus is on the implications of wildfires for air quality, mental health, and emergency management, with elements of international policy and finance also addressed. We discuss commonalities of existing climate-resilient health care and disaster management frameworks and integrate them into an approach that addresses issues of financing, leadership and governance, health workforce, health information systems, infrastructure, supply chain, technologies, community interaction and health-care delivery, before, during, and after a wildfire season. This Review is a practical briefing for leaders and health professionals facing severe wildfire seasons and a call to break down silos and join with other disciplines to proactively plan for and fund innovation and coordination in service of a healthier future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».