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Enregistrement W2009263133 · doi:10.1097/01.ccm.0000150954.88817.6

Severe acute respiratory syndrome and critical care medicine: The Toronto experience

2005· article· en· W2009263133 sur OpenAlexaffabout
Christopher M. Booth, Thomas E. Stewart

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineARDSIntensive care medicineIntensive care unitIntensive careOutbreakFront linePneumoniaHealth careCritical care nursingEpidemiologyEmergency medicineLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 2003 global outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS) provided numerous challenges to the delivery of critical care. The Toronto critical care community has learned important lessons from SARS, which will help in preparation for future disease outbreaks. OBJECTIVES: The objectives of this study were to review the epidemiology and clinical characteristics of the Toronto SARS outbreak, the challenges SARS provided to the delivery of critical care, and how we would like to be better organized for a similar challenge in the future. FINDINGS: SARS manifests clinically as atypical pneumonia and ranges in severity from minor nonspecific symptoms to adult respiratory distress syndrome (ARDS). Approximately 20% of patients with SARS will become critically ill and require admission to the intensive care unit. ARDS develops in the majority of these patients. Mortality from ARDS in SARS is high, and outcome is associated with the presence of comorbid disease and the severity of illness at presentation. The influx of critically ill patients and the transmission of SARS to front line workers created a tremendous strain on Toronto's healthcare system. From a critical care perspective, the most important limitation in the response to SARS was the absence of a coordinated leadership and communication infrastructure. Other challenges encountered during SARS include the following: closure of intensive care unit beds and loss of staff through quarantine and illness, implementing novel infection control protocols, educating staff, conducting research to learn about SARS, system planning, and maintaining staff morale during this very difficult period. CONCLUSIONS: Communication and leadership strategies were key components in the critical care response to SARS. Ideally, centers should have systems in place to allow for the rapid expansion and modification of critical care services in the event of a disease outbreak. Other critical care communities should consider their crisis response strategies in advance of similar events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations68
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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