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Enregistrement W3110892807 · doi:10.7759/cureus.12084

The Importance of Personal Protective Equipment Design and Donning and Doffing Technique in Mitigating Infectious Disease Spread: A Technical Report

2020· article· en· W3110892807 sur OpenAlexaff
Robert McCarthy, Bruno Gino, Philip d'Entremont, Ahmad Barari, Tia Renouf

Notice bibliographique

RevueCureus · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandWestern UniversityUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonal protective equipmentFace shieldMedicineHealth carePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Risk analysis (engineering)Medical emergencyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the current coronavirus pandemic, significant emphasis has been placed on the importance of mitigating nosocomial spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19). One important consideration involves the appropriate use of effective personal protective equipment (PPE), which may reduce a healthcare provider's likelihood of becoming infected while simultaneously minimizing exposure to other patients that they care for. This may reduce demands placed on the healthcare system and help to preserve the workforce. First, the importance of PPE design cannot be underestimated, as the manufacturing process must strive to maximize protection of the user while ensuring adequate comfort. Second, it has been demonstrated that inadequate education and training can significantly impact compliance with PPE recommendations. Technique regarding donning and doffing of PPE is crucial to the protection of those who don it. The purpose of this technical report is two-fold: first, to describe some important considerations in the manufacturing and design process of face shields to maximize protection for healthcare providers, and second, to describe a simulation scenario that may be used to train healthcare workers in the appropriate donning and doffing of PPE.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations44
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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