Commentary: COVID in care homes—challenges and dilemmas in healthcare delivery
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has disproportionately affected care home residents internationally, with 19-72% of COVID-19 deaths occurring in care homes. COVID-19 presents atypically in care home residents and up to 56% of residents may test positive whilst pre-symptomatic. In this article, we provide a commentary on challenges and dilemmas identified in the response to COVID-19 for care homes and their residents. We highlight the low sensitivity of polymerase chain reaction testing and the difficulties this poses for blanket screening and isolation of residents. We discuss quarantine of residents and the potential harms associated with this. Personal protective equipment supply for care homes during the pandemic has been suboptimal and we suggest that better integration of procurement and supply is required. Advance care planning has been challenged by the pandemic and there is a need to for healthcare staff to provide support to care homes with this. Finally, we discuss measures to implement augmented care in care homes, including treatment with oxygen and subcutaneous fluids, and the frameworks which will be required if these are to be sustainable. All of these challenges must be met by healthcare, social care and government agencies if care home residents and staff are to be physically and psychologically supported during this time of crisis for care homes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,058 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».