COVID-19 Pandemic Planning: Simulation Models to Predict Biochemistry Test Capacity for Patient Surges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient surges beyond hospital capacity during the initial phase of the COVID-19 pandemic emphasized a need for clinical laboratories to prepare test processes to support future patient care. The objective of this study was to determine if current instrumentation in local hospital laboratories can accommodate the anticipated workload from COVID-19 infected patients in hospitals and a proposed field hospital in addition to testing for non-infected patients. METHODS: Simulation models predicted instrument throughput and turn-around-time for chemistry, ion-selective-electrode, and immunoassay tests using vendor-developed software with different workload scenarios. The expanded workload included tests from anticipated COVID patients in 2 local hospitals and a proposed field hospital with a COVID-specific test menu in addition to the pre-pandemic workload. RESULTS: Instrumentation throughput and turn-around time at each site was predicted. With additional COVID-patient beds in each hospital, the maximum throughput was approached with no impact on turnaround time. Addition of the field hospital workload led to significantly increased test turnaround times at each site. CONCLUSIONS: Simulation models depicted the analytic capacity and turn-around times for laboratory tests at each site and identified the laboratory best suited for field hospital laboratory support during the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».