Ebola preparedness: a rapid needs assessment of critical care in a tertiary hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current outbreak of Ebola has been declared a public health emergency of international concern. We performed a rigorous and rapid needs assessment to identify the desired results, the gaps in current practice, and the barriers and facilitators to the development of solutions in the provision of critical care to patients with suspected or confirmed Ebola. METHODS: We conducted a qualitative study with an emergent design at a tertiary hospital in Ontario, Canada, recently designated as an Ebola centre, from Oct. 21 to Nov. 7, 2014. Participants included physicians, nurses, respiratory therapists, and staff from infection control, housekeeping, waste management, administration, facilities, and occupational health and safety. Data collection included document analysis, focus groups, interviews and walk-throughs of critical care areas with key stakeholders. RESULTS: Fifteen themes and 73 desired results were identified, of which 55 had gaps. During the study period, solutions were implemented to fully address 8 gaps and partially address 18 gaps. Themes identified included the following: screening; response team activation; personal protective equipment; postexposure to virus; patient placement, room setup, logging and signage; intrahospital patient movement; interhospital patient movement; critical care management; Ebola-specific diagnosis and treatment; critical care staffing; visitation and contacts; waste management, environmental cleaning and management of linens; postmortem; conflict resolution; and communication. INTERPRETATION: This investigation identified widespread gaps across numerous themes; as such, we have been able to develop a set of credible and measureable results. All hospitals need to be prepared for contact with a patient with Ebola, and the preparedness plan will need to vary based on local context, resources and site designation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».