A cross-sectional survey on availability of facilities to healthcare workers in Pakistan during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: COVID-19 pandemic has caused a healthcare crisis across the world. Low-economic countries like Pakistan lag behind in an adequate response including supply of Personal Protective Equipment (PPE), leading to panic among healthcare workers. We aim to evaluate hospital settings and state in Pakistan regarding availability of resources and views of healthcare workers on COVID-19. METHOD: A questionnaire survey was carried out among healthcare workers in public and private sector hospitals across Pakistan for a period of one month. The primary measured outcomes were presence of local Standard Operating Procedures (SOPs), availability and training of PPE, specific isolation wards and staff wellbeing support by the hospital management. RESULTS: There were 337 participants, 307 (91.1%) doctors and 11 nurses (3.3%). About two-third of the participants (n = 199, 59%) reported non-availability of PPE and 40% (n = 136) denied availability of local Standard Operating Procedures. About a quarter of the participants (n = 94, 27.8%) had training in Donning and Doffing. Most of the participants (n = 277, 82.1%) felt that it was necessary to have testing available for frontline workers. CONCLUSION: There is lack of PPE and adequate facilities in hospitals as COVID-19 continue to spread in Pakistan. Local medical governing bodies and societies should come forward with guidelines to ascertain wellbeing of the healthcare workers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».