Potential pediatric intensive care unit demand/capacity mismatch due to novel pH1N1 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the possibility of pediatric intensive care unit shortfalls, using pandemic models for a range of attack rates and durations. The emergence of the swine origin pH1N1 virus has led to concerns about shortfalls in our ability to provide pediatric ventilation and critical care support. DESIGN: Modeling of pediatric intensive care demand based on pH1N1 predictions using simulation techniques. SETTING: Simulation laboratory. PATIENTS: None. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Data collected during the first wave of the pH1N1 in children in Canada were applied to several second wave pandemic models to explore potential pediatric intensive care unit ventilatory demands for Canada and to investigate the impact of vaccination upon these demands. In almost all cases studied, even for relatively low attack rates of 15%, significant pediatric intensive care unit shortages would be expected to occur. Vaccination strategies targeting 50% of the population significantly reduced demand, but shortages may still be expected. Although shortfalls can occur in all provinces, Ontario and British Columbia may experience the greatest supply-demand difference, even at low attack rates. CONCLUSION: Reducing the attack rate among children, whether through vaccination or additional measures, such as social distancing, will be critical to ensure sufficient pediatric intensive care unit capacity for continued pediatric care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».