Technologies to Optimize the Care of Severe COVID-19 Patients for Health Care Providers Challenged by Limited Resources
Notice bibliographique
Résumé
Health care systems are belligerently responding to the new coronavirus disease 2019 (COVID-19). The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is a specific condition, whose distinctive features are severe hypoxemia associated with (>50% of cases) normal respiratory system compliance. When a patient requires intubation and invasive ventilation, the outcome is poor, and the length of stay in the intensive care unit (ICU) is usually 2 or 3 weeks. In this article, the authors review several technological devices, which could support health care providers at the bedside to optimize the care for COVID-19 patients who are sedated, paralyzed, and ventilated. Particular attention is provided to the use of videolaryngoscopes (VL) because these can assist anesthetists to perform a successful intubation outside the ICU while protecting health care providers from this viral infection. Authors will also review processed electroencephalographic (EEG) monitors which are used to better titrate sedation and the train-of-four monitors which are utilized to better administer neuromuscular blocking agents in the view of sparing limited pharmacological resources. COVID-19 can rapidly exhaust human and technological resources too within the ICU. This review features a series of technological advancements that can significantly improve the care of patients requiring isolation. The working conditions in isolation could cause gaps or barriers in communication, fatigue, and poor documentation of provided care. The available technology has several advantages including (a) facilitating appropriate paperless documentation and communication between all health care givers working in isolation rooms or large isolation areas; (b) testing patients and staff at the bedside using smart point-of-care diagnostics (SPOCD) to confirm COVID-19 infection; (c) allowing diagnostics and treatment at the bedside through point-of-care ultrasound (POCUS) and thromboelastography (TEG); (d) adapting the use of anesthetic machines and the use of volatile anesthetics. Implementing technologies for safeguarding health care providers as well as monitoring the limited pharmacological resources are paramount. Only by leveraging new technologies, it will be possible to sustain and support health care systems during the expected long course of this pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».