Preparing intensive care for the next pandemic influenza
Notice bibliographique
Résumé
Few viruses have shaped the course of human history more than influenza viruses. A century since the 1918-1919 Spanish influenza pandemic-the largest and deadliest influenza pandemic in recorded history-we have learned much about pandemic influenza and the origins of antigenic drift among influenza A viruses. Despite this knowledge, we remain largely underprepared for when the next major pandemic occurs.While emergency departments are likely to care for the first cases of pandemic influenza, intensive care units (ICUs) will certainly see the sickest and will likely have the most complex issues regarding resource allocation. Intensivists must therefore be prepared for the next pandemic influenza virus. Preparation requires multiple steps, including careful surveillance for new pandemics, a scalable response system to respond to surge capacity, vaccine production mechanisms, coordinated communication strategies, and stream-lined research plans for timely initiation during a pandemic. Conservative models of a large-scale influenza pandemic predict more than 170% utilization of ICU-level resources. When faced with pandemic influenza, ICUs must have a strategy for resource allocation as strain increases on the system.There are several current threats, including avian influenza A(H5N1) and A(H7N9) viruses. As humans continue to live in closer proximity to each other, travel more extensively, and interact with greater numbers of birds and livestock, the risk of emergence of the next pandemic influenza virus mounts. Now is the time to prepare and coordinate local, national, and global efforts.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».