Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose- Hyperacute assessment and management of patients with stroke, termed code stroke, is a time-sensitive and high-stakes clinical scenario. In the context of the current coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus, the ability to deliver timely and efficacious care must be balanced with the risk of infectious exposure to the clinical team. Furthermore, rapid and effective stroke care remains paramount to achieve maximal functional recovery for those needing admission and to triage care appropriately for those who may be presenting with neurological symptoms but have an alternative diagnosis. Methods- Available resources, COVID-19-specific infection prevention and control recommendations, and expert consensus were used to identify clinical screening criteria for patients and provide the required nuanced considerations for the healthcare team, thereby modifying the conventional code stroke processes to achieve a protected designation. Results- A protected code stroke algorithm was developed. Features specific to prenotification and clinical status of the patient were used to define precode screening. These include primary infectious symptoms, clinical, and examination features. A focused framework was then developed with regard to a protected code stroke. We outline the specifics of personal protective equipment use and considerations thereof including aspects of crisis resource management impacting team role designation and human performance factors during a protected code stroke. Conclusions- We introduce the concept of a protected code stroke during a pandemic, as in the case of COVID-19, and provide a framework for key considerations including screening, personal protective equipment, and crisis resource management. These considerations and suggested algorithms can be utilized and adapted for local practice.
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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 | 0,001 |
| 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 découle