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Enregistrement W3086529174 · doi:10.7860/jcdr/2020/45175.13918

Intelligent Use of Mask in the View of Extraordinary Shortage Situation of COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3086529174 sur OpenAlexaboutno aff
D Sarumathi, Anitha Gunalan, Haritha Madigubba, Apurba Sastry

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratorPandemicEconomic shortageCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Personal protective equipmentAgency (philosophy)MedicineMedical emergencySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessDiseaseInfectious disease (medical specialty)Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current situation of Coronavirus Disease (COVID-19) pandemic, frontline workers are trying hard with maximum possible efforts to lessen the transmission of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) with the help of available resources. Due to existing shortages of the Personal Protective Equipments (PPE) more frequently facemasks and respirators, the rational use of these PPEs and their prioritisation becomes absolutely necessary. Other measures such as the use of respirators beyond their shelf-life, extended usage, limited reuse of respirators and decontamination, reprocessing and re-use of respirators have to be considered. This review article focused on the current situation of shortage of masks, rational use of various types of respiratory protective devices, mask use in laboratories and different methods of decontamination and reprocessing of the respirators. Intense literature search of ongoing COVID-19 pandemic and Influenza pandemic 2009 were done and various guidelines inclusive of Centre for Disease Control and prevention (CDC), World Health Organisation (WHO), Public health agency of Canada were adapted for this review.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,544
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,011 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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