Surge Capacity and Capability: Flexible Frameworks for Expanding Care Beyond the Hospital Walls
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditional hospital-centric surge capacity models are increasingly inadequate for modern mass-casualty events, pandemics, and infrastructure failures. These crises demand the rapid creation of clinical care capacity beyond fixed facilities, requiring a fundamental reimagining of healthcare delivery. Aim: This narrative review synthesizes evidence from 2010-2024 on innovative frameworks for expanding clinical care into alternative settings during surges, analyzing the integration of emergency management systems, paramedic scope expansion, and nursing leadership in non-traditional environments. Methods: A comprehensive search of PubMed, Scopus, CINAHL, and disaster medicine databases was conducted. Thematic analysis integrated literature from public health, emergency medical services, nursing science, and health policy. Results: Evidence identifies three key models: (1) Alternative Care Sites (ACS), including field hospitals and repurposed community venues; (2) Pre-hospital treat-in-place and community paramedicine to decompress emergency departments; and (3) Virtual care surge through telehealth. Successful implementation hinges on pre-event planning, legal/regulatory flexibilities, adaptable clinical protocols, and crucially, the defined roles of paramedics and nurses operating beyond their traditional settings. Conclusion: Effective surge response requires a paradigm shift from "beds inside hospitals" to "care anywhere." This demands integrated systems where emergency management provides the structure, nursing provides the clinical leadership, and paramedicine provides the mobile extension of care. Future resilience depends on investing in these flexible frameworks, standardized training, and policy reforms that enable healthcare to dynamically scale beyond institutional walls.
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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 | 0,021 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».