Translating COVID-19 Evidence to Maximize Physical Therapists’ Impact and Public Health Response
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has sounded alarm bells throughout global health systems. As of late May, 2020, over 100,000 COVID-19-related deaths were reported in the United States, which is the highest number of any country. This article describes COVID-19 as the next historical turning point in the physical therapy profession's growth and development. The profession has had over a 100-year tradition of responding to epidemics, including poliomyelitis; 2 world wars and geographical regions experiencing conflicts and natural disasters; and, the epidemic of noncommunicable diseases (NCDs). The evidence-based role of noninvasive interventions (nonpharmacological/nonsurgical) that hallmark physical therapist practice has emerged as being highly relevant today in addressing COVID-19 in 2 primary ways. First, despite some unique features, COVID-19 presents as acute respiratory distress syndrome in its severe acute stage. Acute respiratory distress syndrome is very familiar to physical therapists in intensive care units. Body positioning and mobilization, prescribed based on comprehensive assessments/examinations, counter the negative sequelae of recumbency and bedrest; augment gas exchange and reduce airway closure, deconditioning, and critical illness complications; and maximize long-term functional outcomes. Physical therapists have an indisputable role across the contiuum of COVID-19 care. Second, over 90% of individuals who die from COVID-19 have comorbidities, most notably cardiovascular disease, hypertension, chronic lung disease, type 2 diabetes mellitus, and obesity. Physical therapists need to redouble their efforts to address NCDs by assessing patients for risk factors and manifestations and institute evidence-based health education (smoking cessation, whole-food plant-based nutrition, weight control, physical activity/exercise), and/or support patients' efforts when these are managed by other professionals. Effective health education is a core competency for addressing risk of death by COVID-19 as well as NCDs. COVID-19 is a wake-up call to the profession, an opportunity to assert its role throughout the COVID-19 care continuum, and augment public health initiatives by reducing the impact of the current pandemic.
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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 | 0,056 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».