Long-term hospital management in the presence of COVID-19: A practical perspective
Notice bibliographique
Résumé
In December 2019, a novel pneumonia caused by a previously unknown pathogen emerged in Wuhan, China. Whereas, thus far, the large majority of people infected by SARS-CoV-2 develop mild inconsequential respiratory symptoms, a minority of mostly fragile, immunecompromised, often aged individuals with chronic medical conditions, develop a severe form of acute respiratory distress syndrome (ARDS) and shock leading to death. Thanks to the early implementation of a social distancing strategy, some regions have seen only a moderate but significant increase in the number of SARS-CoV-2 infection. Although, a significant increase in severe and critical COVID-19 patients was noted, requiring significant investment in dedicated personnel and allocation of specific hospitalization and intensive care unit (ICU) infrastructure and resources, but the medical systems’ functioning was not completely disrupted. As the development of a readily available vaccine against the new coronavirus is expected to take about 1.5 - 2 years, most hospitals will have to address the problems and challenges of caring for regular patients, some of them high-risk patients for SARS-CoV-2 infection, while caring in parallel for a low to moderate number of COVID-19 infected patients. This report presents an outline for a plan of action of a hospital system to deal with such an eventuality. We review the key changes that must be implemented in hospital management and activity to prevent disruption of key services due to the COVID-19 outbreak and the maintenance of high quality of care to all patients while ensuring the highest standards of staff and patient safety.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».