Hospital Ward Adaptation During the COVID-19 Pandemic: A National Survey of Academic Medical Centers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Although intensive care unit (ICU) adaptations to the coronavirus disease of 2019 (COVID-19) pandemic have received substantial attention , most patients hospitalized with COVID-19 have been in general medical units. OBJECTIVE: To characterize inpatient adaptations to care for non-ICU COVID-19 patients. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: A network of 72 hospital medicine groups at US academic centers. MAIN OUTCOME MEASURES: COVID-19 testing, approaches to personal protective equipment (PPE), and features of respiratory isolation units (RIUs). RESULTS: Fifty-one of 72 sites responded (71%) between April 3 and April 5, 2020. At the time of our survey, only 15 (30%) reported COVID-19 test results being available in less than 6 hours. Half of sites with PPE data available reported PPE stockpiles of 2 weeks or less. Nearly all sites (90%) reported implementation of RIUs. RIUs primarily utilized attending physicians, with few incorporating residents and none incorporating students. Isolation and room-entry policies focused on grouping care activities and utilizing technology (such as video visits) to communicate with and evaluate patients. The vast majority of sites reported decreases in frequency of in-room encounters across provider or team types. Forty-six percent of respondents reported initially unrecognized non-COVID-19 diagnoses in patients admitted for COVID-19 evaluation; a similar number reported delayed identification of COVID-19 in patients admitted for other reasons. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic has required medical wards to rapidly adapt with expanding use of RIUs and use of technology emerging as critical approaches. Reports of unrecognized or delayed diagnoses highlight how such adaptations may produce potential adverse effects on care.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle