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Enregistrement W3110949929 · doi:10.1186/s12916-020-01871-9

Allocation of intensive care resources during an infectious disease outbreak: a rapid review to inform practice

2020· review· en· W3110949929 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchM.S.I. Foundation
Mots-clésTriageMedicinePandemicMEDLINEHealth careMedical emergencyProtocol (science)Infectious disease (medical specialty)DiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has placed sustained demand on health systems globally, and the capacity to provide critical care has been overwhelmed in some jurisdictions. It is unknown which triage criteria for allocation of resources perform best to inform health system decision-making. We sought to summarize and describe existing triage tools and ethical frameworks to aid healthcare decision-making during infectious disease outbreaks. METHODS: We conducted a rapid review of triage criteria and ethical frameworks for the allocation of critical care resources during epidemics and pandemics. We searched Medline, EMBASE, and SCOPUS from inception to November 3, 2020. Full-text screening and data abstraction were conducted independently and in duplicate by three reviewers. Articles were included if they were primary research, an adult critical care setting, and the framework described was related to an infectious disease outbreak. We summarized each triage tool and ethical guidelines or framework including their elements and operating characteristics using descriptive statistics. We assessed the quality of each article with applicable checklists tailored to each study design. RESULTS: From 11,539 unique citations, 697 full-text articles were reviewed and 83 articles were included. Fifty-nine described critical care triage protocols and 25 described ethical frameworks. Of these, four articles described both a protocol and ethical framework. Sixty articles described 52 unique triage criteria (29 algorithm-based, 23 point-based). Few algorithmic- or point-based triage protocols were good predictors of mortality with AUCs ranging from 0.51 (PMEWS) to 0.85 (admitting SOFA > 11). Most published triage protocols included the substantive values of duty to provide care, equity, stewardship and trust, and the procedural value of reason. CONCLUSIONS: This review summarizes available triage protocols and ethical guidelines to provide decision-makers with data to help select and tailor triage tools. Given the uncertainty about how the COVID-19 pandemic will progress and any future pandemics, jurisdictions should prepare by selecting and adapting a triage tool that works best for their circumstances.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,351 · 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