Age Alone is not Adequate to Determine Healthcare Resource Allocation during the COVID-19 Pandemic
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: 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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle