Age Alone is not Adequate to Determine Healthcare Resource Allocation during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Geriatrics Society (CGS) fosters the health and well-being of older Canadians and older adults worldwide. Although severe COVID-19 illness and significant mortality occur across the lifespan, the fatality rate increases with age, especially for people over 65 years of age. The dichotomization of COVID-19 patients by age has been proposed as a way to decide who will receive intensive care admission when critical care unit beds or ventilators are limited. We provide perspectives and evidence why alternative approaches should be used. METHODS: Practitioners and researchers in geriatric medicine and gerontology have led in the development of alternative approaches to using chronological age as the sole criterion for allocating medical resources. Evidence and ethical based recommendations are provided. RESULTS: Age alone should not drive decisions for health-care resource allocation during the COVID-19 pandemic. Decisions on health-care resource allocation should take into consideration the preferences of the patient and their goals of care, as well as patient factors like the Clinical Frailty Scale score based on their status two weeks before the onset of symptoms. CONCLUSIONS: Age alone does not accurately capture the variability of functional capacities and physiological reserve seen in older adults. A threshold of 5 or greater on the Clinical Frailty Scale is recommended if this scale is utilized in helping to decide on access to limited health-care resources such as admission to a critical care unit and/or intubation during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,009 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».