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Enregistrement W2241142481 · doi:10.9778/cmajo.20150025

Ebola preparedness: a rapid needs assessment of critical care in a tertiary hospital

2015· article· en· W2241142481 sur OpenAlexaffvenueabout
Aimee Sarti, Sarah Sutherland, Nicholas Robillard, John Kim, Kaitlin Dupuis, Madeline Thornton, Moussa Mansour, Pierre Cardinal

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessStaffingMedicinePersonal protective equipmentHealth careFocus groupInfection controlNursingMedical emergencyContact tracingBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicinePolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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