Projecting demand for critical care beds during COVID-19 outbreaks in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing numbers of coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases in Canada may create substantial demand for hospital admission and critical care. We evaluated the extent to which self-isolation of mildly ill people delays the peak of outbreaks and reduces the need for this care in each Canadian province. METHODS: We developed a computational model and simulated scenarios for COVID-19 outbreaks within each province. Using estimates of COVID-19 characteristics, we projected the hospital and intensive care unit (ICU) bed requirements without self-isolation, assuming an average number of 2.5 secondary cases, and compared scenarios in which different proportions of mildly ill people practised self-isolation 24 hours after symptom onset. RESULTS: Without self-isolation, the peak of outbreaks would occur in the first half of June, and an average of 569 ICU bed days per 10 000 population would be needed. When 20% of cases practised self-isolation, the peak was delayed by 2-4 weeks, and ICU bed requirement was reduced by 23.5% compared with no self-isolation. Increasing self-isolation to 40% reduced ICU use by 53.6% and delayed the peak of infection by an additional 2-4 weeks. Assuming current ICU bed occupancy rates above 80% and self-isolation of 40%, demand would still exceed available (unoccupied) ICU bed capacity. INTERPRETATION: At the peak of COVID-19 outbreaks, the need for ICU beds will exceed the total number of ICU beds even with self-isolation at 40%. Our results show the coming challenge for the health care system in Canada and the potential role of self-isolation in reducing demand for hospital-based and ICU care.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».