Protecting residential care facilities from pandemic influenza
Notice bibliographique
Résumé
It is widely believed that protecting health care facilities against outbreaks of pandemic influenza requires pharmaceutical resources such as antivirals and vaccines. However, early in a pandemic, vaccines will not likely be available and antivirals will probably be of limited supply. The containment of pandemic influenza within acute-care hospitals anywhere is problematic because of open connections with communities. However, other health care institutions, especially those providing care for the disabled, can potentially control community access. We modeled a residential care facility by using a stochastic compartmental model to address the question of whether conditions exist under which nonpharmaceutical interventions (NPIs) alone might prevent the introduction of a pandemic virus. The model projected that with currently recommended staff-visitor interactions and social distancing practices, virus introductions are inevitable in all pandemics, accompanied by rapid internal propagation. The model identified staff reentry as the critical pathway of contagion, and provided estimates of the reduction in risk required to minimize the probability of a virus introduction. By using information on latency for historical and candidate pandemic viruses, we developed NPIs that simulated notions of protective isolation for staff away from the facility that reduced the probability of bringing the pandemic infection back to the facility to levels providing protection over a large range of projected pandemic severities. The proposed form of protective isolation was evaluated for social plausibility by collaborators who operate residential facilities. It appears unavoidable that NPI combinations effective against pandemics more severe than mild imply social disruption that increases with severity.
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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 | 0,001 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».