The influence of public health organization on response to the COVID-19 pandemic in four Canadian provinces: A comparative qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies of COVID-19 pandemic responses reveal shortcomings that may relate to the organization of public health systems. Objective: This study uncovers the organizational factors that may strengthen pandemic responses in high-income countries through a comparative analysis of four Canadian provinces. Methods: We undertook a qualitative multiple case study, collecting data through document review and 103 interviews with government and non-governmental actors involved in pandemic response. Analysis explored how differences in the organization of provincial public health systems influenced decision-making, advisory, coordination and adaptation processes. Results: The scale of the pandemic positioned the Premier as legitimate decision-maker in all provinces regardless of the distribution of authority in their public health systems. Capacity for generating public health advice was increased through existing or new organizations and highlighted the advantage of links to university expertise. All public health systems relied on healthcare resources for testing programs despite differences in the integration of public health under healthcare governance structures; centralization of healthcare governance was a facilitator. Adapting pandemic control measures to population needs was supported by linkages between organizations capable of apprehending needs and organizations that made decisions. Conclusions: This study builds on the literature of pandemic responses across high-income countries and uncovers organizational factors that may enhance agility to rapidly expand capacities, connect actors for emergency responses, and strengthen public health systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».