Roadblocks to Infection Prevention Efforts in Health Care: SARS-CoV-2/COVID-19 Response
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of a novel coronavirus, SARS-CoV-2, is challenging international public health and health care efforts. As hospitals work to acquire enough personal protective equipment and brace for potential cases, the role of infection prevention efforts and programs has become increasingly important. Lessons from the 2003 SARS-CoV outbreak in Toronto and 2015 MERS-CoV outbreak in South Korea have unveiled the critical role that hospitals play in outbreaks, especially of novel coronaviruses. Their ability to amplify the spread of disease can rapidly fuel transmission of the disease, and often those failures in infection prevention and general hospital practices contribute to such events. While efforts to enhance infection prevention measures and hospital readiness are underway in the United States, it is important to understand why these programs were not able to maintain continued, sustainable levels of readiness. History has shown that infection prevention programs are primarily responsible for preparing hospitals and responding to biological events but face understaffing and focused efforts defined by administrators. The current US health care system, though, is built upon a series of priorities that often view biopreparedness as a costly endeavor. Awareness of these competing priorities and the challenges that infection prevention programs face when working to maintain biopreparedness is critical in adequately addressing this critical infrastructure in the face of an international outbreak.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».