Initial estimates of COVID-19 infections in hospital workers in the United States during the first wave of pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We estimated the number of hospital workers in the United States (US) that might be infected or die during the COVID-19 pandemic based on the data in the early phases of the pandemic. METHODS: We calculated infection and death rates amongst US hospital workers per 100 COVID-19-related deaths in the general population based on observed numbers in Hubei, China, and Italy. We used Monte Carlo simulations to compute point estimates with 95% confidence intervals for hospital worker (HW) infections in the US based on each of these two scenarios. We also assessed the impact of restricting hospital workers aged ≥ 60 years from performing patient care activities on these estimates. RESULTS: We estimated that about 53,000 hospital workers in the US could get infected, and 1579 could die due to COVID19. The availability of PPE for high-risk workers alone could reduce this number to about 28,000 infections and 850 deaths. Restricting high-risk hospital workers such as those aged ≥ 60 years from direct patient care could reduce counts to 2,000 healthcare worker infections and 60 deaths. CONCLUSION: We estimate that US hospital workers will bear a significant burden of illness due to COVID-19. Making PPE available to all hospital workers and reducing the exposure of hospital workers above the age of 60 could mitigate these risks.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».