Cohorting of Non-Critically Ill COVID-19 Patients: A Multicenter Survey Study (COVID-COHORT)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has posed novel infection-control challenges for hospitals around the globe. One infection-control strategy that has been widely used in the context of other outbreaks is patient cohorting. This strategy refers to the placement of all patients exposed to the same laboratory-confirmed infectious agent in one location within the hospital. Little is known about the current utilization of this strategy with non-critically ill COVID-19 patients. An international multicenter, survey study was conducted to identify what strategies are planned or in place for patients with COVID-19 who are not critically ill. The survey was distributed from March 23-29th, 2020 to GIM physicians in Canada, USA, Denmark, Singapore, Hong Kong, and England. Of the 31 hospitals, 29 (94%) indicated that they plan on cohorting all GIM patients with COVID-19 to one location in the hospital. Among these 29 hospitals, 23 (79%) had implemented the plan at the time of the survey. The primary reasons for this decision were to limit the spread of COVID-19 and conserve PPE use. In conclusion, in the face of a novel virus there is near unanimity in the practice of patient cohorting as a potential mitigation strategy.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».