Key Strategies for Clinical Management and Improvement of Healthcare Services for Cardiovascular Disease and Diabetes Patients in the Coronavirus (COVID-19) Settings: Recommendations From the REPROGRAM Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Patients with cardiovascular disease and diabetes are at potentially higher risk of infection and fatality due to COVID-19. Given the social and economic costs associated with disability due to these conditions, it is imperative that specific considerations for clinical management of these patients be observed. Moreover, the reorganization of health services around the pandemic response further exacerbates the growing crisis around limited access, treatment compliance, acute medical needs and mental health of patients in this specific subgroup. Existing recommendations and guidelines emanating from respective bodies have addressed some of the pressure points; however, there are variations and limitations vis a vis patient with multiple comorbidities such as obesity. This article will pull together a comprehensive assessment of the association of cardiovascular disease, diabetes, obesity and COVID-19, its impact on the health systems and how best health systems can respond to mitigate current challenges and future needs. We anticipate that in the context of this pandemic, the cardiovascular disease and diabetes patients need a targeted strategy to ensure the harm to this group does not translate to huge costs to society and to the economy. Finally, we propose a triage and management protocol for patients with cardiovascular disease and diabetes in the COVID-19 settings to minimize harm to patients, health systems and healthcare workers alike.
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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 | 0,042 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».