MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3084622072 · doi:10.29390/cjrt-2020-032

Unintended consequences of COVID-19: Opportunities for respiratory therapists’ involvement in developing respiratory-related technologies

2020· article· en· W3084622072 sur OpenAlexaffvenueabout
Patricia McClurg, Nikolay Moroz, Marco Zaccagnini

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPersonal protective equipmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careRepurposingBusinessGovernment (linguistics)Public relationsWorkforceUnintended consequencesFace shieldMedicinePolitical scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than ever, the role of the registered respiratory therapist (RRT) is critical to Canadians’ health. Nationally, RRTs are mobilizing their efforts to battle a novel viral enemy. Members of the Canadian RRT community, from clinicians to educators to students, are meeting the challenge of the COVID-19 pandemic crisis. RRTs have consistently demonstrated innovation, professionalism, and a commitment to providing evidence-based care for patients through the profession’s 50-year history; this remains unchanged and arguably more apparent considering the COVID-19 pandemic. RRTs’ clinical experience, expertise, and academic training render RRTs indispensable in some unintended consequences of the COVID-19 pandemic. One of these unintended consequences of the COVID-19 pandemic is the rapid development of innovative respiratory-related technologies. The need to develop new respiratory technology A significant consequence of the COVID-19 pandemic is the shortage of medical equipment (e.g., personal protection equipment [1]). On 20 March 2020, the Government of Canada asked Canadian businesses and industrialists to help develop and manufacture supplementary health care supplies for health professionals [2]. Since the call, almost 3,000 companies have volunteered their engineering and manufacturing expertise, including their facilities, to produce medical equipment. Some include clothing brands repurposing stock to provide medical gowns and sports manufacturers providing face shields [3, 4]. Comparisons of this type of industry collaboration have been made to automobile companies’ wartime efforts—including Ford and GM—to produce tanks and airplanes using their factories during World War II [5]. RRTs working directly with patients with COVID-19 have the first-hand experience and knowledge to be invaluable counsel for these companies on medical equipment requirements. Another significant consequence of the pandemic includes a potential shortage of available critical care mechanical ventilators [6]. The Canadian government acknowledged the potential shortage and focused its efforts to secure and manufacture Canadian-made mechanical ventilators. Additionally, the Canadian-made mechanical ventilators would be distributed to other countries if not required in Canada [7]. The call for Canadian-made mechanical ventilators mobilized many medical experts and entrepreneurs to design and produce easy-to-use mechanical ventilators rapidly. Collaboration across the world has already resulted in many ventilator prototypes and adjunct therapy devices. Some were designed by large established medical companies [8], while some made by small, independent teams [9]. These devices need to be built quickly and inexpensively with readily available hardware and infrastructure. The devices must be user-friendly so that all health care professionals are easily able to learn to use them while still ensuring minimal safety standards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,356
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,039 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Respiratory TherapyMême sujetCOVID-19 and healthcare impactsTravaux en français237 207