The healthcare workers’ clinical skill set requirements for a uniformed international response to the Ebola virus disease outbreak in West Africa: the Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
Since December 2013, the Zaire Ebola virus disease (EVD) epidemic has ravaged West Africa. In collaboration with the Public Health Agency of Canada, healthcare workers (HCWs) and support staff from the Royal Canadian Medical Services (RCMS) of the Canadian Armed Forces (CAF) were deployed to Kerry Town, Sierra Leone. A total of 79 RCMS personnel deployed over the course of the 6-month mission in collaboration with the British Armed Forces to support efforts in West Africa. The treatment centre was mandated to treat international and local HCWs exposed to the infection. The goal of the Ebola virus disease treatment unit (EVDTU) was to provide care to affected HCWs and a beacon to attract and engage foreign HCWs to work in one of the international non-governmental organisation Ebola treatment centres in Sierra Leone. We focus on the CAF experience at the Kerry Town Ebola treatment unit in Sierra Leone in particular on the various clinical skill sets demonstrated in physicians, nurses and medical technicians deployed to the EVDTU. We outline some of the staffing challenges that arose and suggest that the necessary clinical skills needed to effectively manage patients with EVD in an austere environment can be shared across a small and diverse team of healthcare providers.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».