Challenges faced by health policymakers responding to COVID-19 in remote communities in Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The health systems' response to the COVID-19 pandemic controlled the virus's spread but exposed fragmented systems and operational challenges globally. Understanding these issues is essential for enhancing health system capabilities and improving future pandemic responses. This study explored the perspectives of health policymakers in Northwest Territories (NWT), Canada, on the challenges to responding to COVID-19 and implementing the necessary public health measures in the jurisdiction. This study utilized a qualitative descriptive design and a community-based participatory research approach. Framework analysis, guided by the World Health Organization's Health Emergency and Disaster Risk Management framework, was used for data analysis. The Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research were followed. Convenience sampling was used to recruit policymakers working in NWT. Data were collected between June and August 2021 from 65 policymakers using semi-structured interviews. Participants worked in territorial (71.7%), regional (14.3%), and community (14.3%) organizations. Four themes were identified: governance (e.g. unclear roles and responsibilities, policy lag, and limited community consultation), public risk communication (e.g. complexity of information and language barriers), community-level (e.g. community's distrust of the health system and geographic barriers), and health system challenges (e.g. limited human resource capacity and material resources, absence of robust information systems). To build a resilient health system in NWT for future pandemics, it is essential to define roles and responsibilities, collaborate with healthcare providers and community leaders, develop efficient data infrastructure, and enhance system capacity. Effective communication and fostering trust between the government and communities are important.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».