MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412751912 · doi:10.32920/ihtp.v5i2.2408

Exploring the dimensions of success in health crisis management: An exploratory qualitative study in Guinea

2025· article· en· W4412751912 sur OpenAlexaffvenue
Stéphanie Maltais, Maryam Sarr, Maciré Sylla

Notice bibliographique

RevueInternational Health Trends and Perspectives · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNew guineaExploratory researchQualitative researchPsychologySociologySocial scienceEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The management of health crises entails a comprehensive spectrum of actions, spanning from prevention and preparedness planning, through resource allocation, communication strategies, stakeholder coordination, community involvement, intervention implementation, and culminating in recovery and rehabilitation phases, with additional complexities in developing countries. This article aims to explore the concept of success in health crisis management by conducting a literature review and analyzing qualitative data collected in Guinea in 2022. The study seeks to identify key dimensions that contribute to the comprehensive evaluation of success in health crisis response and recovery. The research design employed for this study is a qualitative approach, specifically utilizing semi-structured interviews with international, national, and local stakeholders involved in health crisis management in Guinea. Effective crisis management is crucial for public health but lacks comprehensive research identifying key success factors. This gap limits evidence-based guidelines for crisis preparedness, response, and recovery. While some literature covers aspects like timely actions and resource mobilization, detailed studies on success conditions are rare. More empirical research is needed to guide policymakers and healthcare professionals in developing robust health crisis management frameworks. The study underscores the multifaceted nature of successful health crisis management, emphasizing elements like timeliness, resource mobilization, transparent communication, socio-economic impacts mitigation, experiential learning, governance integration, community engagement, and interdisciplinary coordination. Ultimately, robust and resilient health systems are essential for effectively managing health crises, as they enable rapid disease surveillance, efficient resource allocation, and timely delivery of medical interventions to mitigate the spread and impact of outbreaks.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Health Trends and PerspectivesMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207